Mamba 2
再战Transformer!原作者带队的Mamba 2来了,新架构训练效率大幅提升
自 2017 年被提出以来,Transformer 已经成为 AI 大模型的主流架构,一直稳居语言建模方面 C 位。但随着模型规模的扩展和需要处理的序列不断变长,Transformer 的局限性也逐渐凸显。一个很明显的缺陷是:Transformer 模型中自注意力机制的计算量会随着上下文长度的增加呈平方级增长。几个月前,Mamba 的出现打破了这一局面,它可以随上下文长度的增加实现线性扩展。随着 Mamba 的发布,这些状态空间模型 (SSM) 在中小型规模上已经实现了与 Transformers 匹敌,甚至超越
6/4/2024 3:45:00 PM
机器之心
- 1
资讯热榜
标签云
人工智能
AIGC
OpenAI
AI绘画
ChatGPT
机器人
数据
谷歌
智能
Midjourney
大模型
学习
GPT
DeepSeek
用户
AI创作
微软
图像
AI
开源
Meta
技术
论文
Stable Diffusion
算法
生成式
蛋白质
马斯克
芯片
Gemini
计算
神经网络
代码
AI设计
Sora
研究
腾讯
3D
开发者
GPU
场景
伟达
英伟达
预测
机器学习
华为
模态
Transformer
模型
文本
驾驶
神器推荐
深度学习
AI视频
AI for Science
苹果
搜索
干货合集
LLaMA
视频生成
算力
百度
2024
Copilot
科技
应用
Anthropic
特斯拉
AI应用场景
安全
具身智能
写作
机器
字节跳动
AGI
视觉
架构
语音
DeepMind
API