大模型预训练“狼人杀”,是谁悄悄掉队了?

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）。

通用可解释世界模型

总之,以这种方式扩展的层次离散POMDPs为离散状态上的代理-环境交互提供了一个非常通用的模型类。图1展示了离散扩展POMDPs及其各种自由度的图形表示。B.2连续动力学对于表达连续动力学而言,情况要复杂一些。重复构建离散状态空间模型似乎不太可能,因为连续空间马尔可夫过程由无限(而非有限)维空间中的线性算子给出[30...

基于Mamba架构的,状态空间音频分类模型AUM

状态空间是Mamba架构的核心功能之一,这是一种用于描述和预测系统状态随时间变化的数学模型,通过维护一个隐藏状态来映射输入序列到输出,可帮助模型能够以线性时间复杂度高效处理数据,无论序列多长都没有问题。AUM架构简单介绍在AUM架构中,先通过傅里叶变换方法,将原始的音频波形首先被转换成频谱图。把得到的频谱图随后...

MambaOut:状态空间模型并不适合图像的分类任务

MambaOut:状态空间模型并不适合图像的分类任务该论文探讨了Mamba架构(包含状态空间模型SSM)是否有必要用于视觉任务,如图像分类、目标检测和语义分割。通过实验证实了了Mamba在视觉识别任务中的效果,认为其不如传统的卷积和注意力模型。论文理论化认为Mamba更适合具有长序列和自回归特性的任务,而这些特性大多数视觉任务不...

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)是一类用于序列建模的架构。这些模型的思想源自控制论领域,可被看作是RNN和CNN的组合。尽管它们具有相当大的优势,但也有一些问题,因此难以成为语言建模任务的主导架构。但是,近期的一些研究突破却让深度SSM可以扩展到数十亿参数,同时还能维持计算效率和强大的性能表现。

从根本上改变语言模型!全新架构TTT超越Transformer和Mamba,长...

KarenDalal还称,“TTT-Linear已经比最快的SSM(注:指‘状态空间模型’)更快,并且在大小和上下文方面具有很强的可扩展性(www.e993.com)2024年11月16日。这个架构内的探索空间是巨大的,我们的论文只是迈出了一小步。”图片来源:X该论文的“三作”之一、加州大学伯克利分校博士后,现加州大学圣地亚哥分校电气与计算机工程助理教授XiaolongWang则在...

中科大王皓:当前推荐大模型急需解决的几大难题

在模型架构层面,研究基于Mamba等状态空间模型的推荐大模型架构,解决了Transformer架构的自注意力机制计算和存储复杂度随输入序列长度的平方级别增长,导致的模型处理长序列能力不足的问题;引入多行为、跨域数据,更准确地捕捉用户的兴趣动态,挖掘更加全面和细致的用户画像,同时在一定程度上缓解数据稀疏性。

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

为了解决这些难题,状态空间语言模型(SSLM)架构应运而生,该架构通过在处理单词时持续更新「状态」,已成为一种有前途的替代方案。它已经被一些组织部署,TII是最新的采用者。这个全新的Falcon模型正是使用了CMU和普林斯顿大学的研究人员在2023年12月的一篇论文中最初提出的MambaSSM架构。

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...

Mixtral8x22B是MistralAI推出的最新款混合专家(MoE)模型,其发布时采用了宽松的Apache2.0开源许可证。这个模型类似于2024年发布的Mixtral8x7B,其背后的关键思路是将Transformer架构中的每个前馈模块替换成8个专家层。对于MoE,这里就不多用篇幅解释了,不过作者在今年的一月研究盘点中介绍Mix...