性能突破Transformer！Mamba引爆AI圈
Transformer 是现今AI 大模型的主流架构，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。最近，一项名为Mamba的研究似乎打破了这一局面。它是一种基于选择性状态空间的线性时间序列建模方法，可以有效地解决传统Transformer模型在处理长序列数据时面临的计算效率问题。
3月27日-3月28日，我们邀请到大厂AI算法工程师，手握多个专利的Shawn老师带来——「2024顶会新捷径：魔改Mamba！」，带我们探索Mamba未来的发展趋势。
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（文末福利）
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老师简介
-大厂AI算法工程师，负责落地多个计算机视觉方向项目，撰写多个专利。kaggle master，2金5银，发表多篇论文，ICLR，ICDE第一作者。多次获得国内外算法竞赛top名次。
-研究方向：计算机视觉，自然语言处理，数据挖掘领域。
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课程大纲
1）Mamba模型原理介绍
2）Mamba模型创新及实验分析
3）改进以及其他应用
选择性机制： Mamba引入了一种新颖的选择性机制，使得模型可以根据输入动态调整其行为。这种机制使得模型能够有效地过滤掉无关信息，并加强与任务相关的信息。相当于在RNN中引入了一种类似门控机制的方式，但在SSM的框架下更加灵活地应用于模型中。
硬件感知算法： 为了进一步优化计算效率，Mamba模型采用了一种硬件感知算法，充分利用GPU的内存层次结构来提高计算速度和降低内存需求。这种算法结合了RNN的递归计算效率和CNN的并行处理优势，使得Mamba模型在处理长序列数据时表现出更高的计算效率和性能。
模型架构优化： Mamba模型简化了传统SSM架构，通过合并H3和MLP块，形成了一个均匀堆叠的结构。这一优化不仅简化了模型的结构，还提高了模型的灵活性和效率。
悬着的心终于死了：
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来源: qq
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