
再战Transformer!原作者带队的Mamba 2来了,新架构训练效率大幅提升
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。
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。
Transformer挑战者、新架构Mamba,刚刚更新了第二代:
在开源社区引起「海啸」的Mamba架构,再次卷土重来!这次,Mamba-2顺利拿下ICML。通过统一SSM和注意力机制,Transformer和SSM直接成了「一家亲」,Mamba-2这是要一统江湖了?
探索视频理解的新境界,Mamba 模型引领计算机视觉研究新潮流!传统架构的局限已被打破,状态空间模型 Mamba 以其在长序列处理上的独特优势,为视频理解领域带来了革命性的变革。
近年来,多模态大型语言模型(MLLM)在各个领域的应用取得了显著的成功。然而,作为许多下游任务的基础模型,当前的 MLLM 由众所周知的 Transformer 网络构成,这种网络具有较低效的二次计算复杂度。
继Mamba之后,又一敢于挑战Transformer的架构诞生了!
精彩精彩,第一个把爆火Mamba架构真正扩展到足够大的工作来了。 520亿参数,还是Mamba+Transformer混合架构。 它的名字叫Jamba。
【新智元导读】52B的生产级Mamba大模型来了!这个超强变体Jamba刚刚打破世界纪录,它能正面硬刚Transformer,256K超长上下文窗口,吞吐量提升3倍,权重免费下载。
Mamba时代来了?
视频理解因大量时空冗余和复杂时空依赖,同时克服两个问题难度巨大,CNN 和 Transformer 及 Uniformer 都难以胜任,Mamba 是个好思路,让我们看看本文是如何创造视频理解的 VideoMamba。