大模型预训练“狼人杀”,是谁悄悄掉队了?

而实际上,大模型预训练除长文本之外,还有诸多技术点同样值得攻坚:MoE(MixtureofExperts,混合专家模型)模型架构、多模态、RAG(Retrieval-augmentedGeneration,检索增强生成)、SSM(StructuredStateSpaceModels,结构化状态空间序列模型)、o1的COT(ChainofThought,思维链)tokens、RL(ReinforcementLearning,强化学习)...

科学家将状态空间模型引入语音分离,能自动从视频中分离人物对白

基于状态空间模型的语音分离模型SPMamba，能够以较低复杂度获得更好的分离性能，并且更适合于长音频处理。据介绍，该模型能够高效准确地从混合语音信号中分离出不同说话人的语音，这为智能语音助手、语音会议系统等应用提供技术支撑。通过SPMamba增强语音清晰度和可理解性，可以大幅提升这些系统在嘈杂环境下的性能表现...

基于Mamba架构的,状态空间音频分类模型AUM

在处理长序列音频数据时,AuM显示出了显著的内存效率,这得益于其基于状态空间模型的架构,能够在保持性能的同时减少内存使用。此外,AuM在推理阶段的效率也比AST快,这意味着在实际应用中,AuM能够提供更快的推理响应,对于需要实时音频处理的业务场景尤为重要。

MambaOut:状态空间模型并不适合图像的分类任务

Mamba的选择性状态空间模型(SSM)能够在处理长序列时有效地保持和传递局部信息,有助于提升模型的表现。4、可以进行的额外研究来验证这一点改进现有的Mamba模型:局部Mamba:增强Mamba模型的局部感受野,例如LocalMamba,通过引入窗口选择性扫描来提升局部信息处理能力。混合模型:将Mamba与其他先进的模型架构(如卷积和注意...

MoE与Mamba强强联合,将状态空间模型扩展到数百亿参数

状态空间模型(SSM)是近来一种备受关注的Transformer替代技术,其优势是能在长上下文任务上实现线性时间的推理、并行化训练和强大的性能。而基于选择性SSM和硬件感知型设计的Mamba更是表现出色,成为了基于注意力的Transformer架构的一大有力替代架构。

姜子信/董冰Patterns:未来建筑能耗模型——融合物理先验的模块化...

表1:不同建筑能耗模型的比较(www.e993.com)2024年11月16日。最后,作者从建模工作量、数据需求量、计算效率、模型复杂性、物理一致性和可扩展性对ModNN和三种传统的建筑能耗模型进行了讨论,分析比较了他们在能耗预测、温湿度模拟、建筑节能改造和优化控制优缺点。并总结归纳了包括建筑能源系统优化控制、建筑-电网用电规划-需求响应、建筑翻新改造、...

Mamba再次挑战霸主Transformer!首个通用Mamba开源大模型一鸣惊人

预填充的细节对于SSM而言,比对于Transformer模型更为重要。当Transformer生成下一个token时,它需要关注上下文中所有先前token的键和值,这意味着内存需求和生成时间都会随着上下文长度线性增长。而SSM仅关注并存储其递归状态,因此在生成大规模序列时不需要额外的内存或时间。

科学家研发AI睡眠模型,捕捉多导睡眠图数据特征,提升睡眠障碍

该模型结合了高效通道注意力机制和双向状态空间模型，能够有效捕捉多导睡眠图数据中的多维特征和长距离依赖关系，实现更准确的睡眠分期和睡眠障碍分类。对于健康人群和睡眠障碍人群的睡眠阶段，本次算法具备不错的分类能力，在睡眠障碍的早期诊断上也具有较高准确性。此外，本次算法的参数量仅有0.47M，能够实现快速的...

只用0.5天,训练一个15亿参数小模型;谷歌推出新型Transformer架构|...

4.替代Transformer?一文读懂状态空间模型(SSM)近来,状态空间模型(StateSpaceModel,SSM)作为一种可能替代基于自注意力的Transformer的方法,受到了越来越多的关注。在这项工作中,来自安徽大学、哈尔滨工业大学和北京大学的研究团队,首先对这些工作进行了全面的综述,并进行了实验比较和分析,从而更好地展示SSM的...

开源模型进展盘点:最新Mixtral、Llama 3、Phi-3、OpenELM到底有多...

这个发现很有趣,因为根据Llama3博客所言:依照Chinchilla扩展律,对于8B参数的模型,训练数据的最优数量要少得多,大约为2000亿token。此外,Llama3的作者观察到,8B和70B参数的模型在15万亿token规模上也展现出了对数线性级的提升。这说明,即使训练token数量超过15万亿,模型也能获得进一...