マンバLLMアーキテクチャの紹介：機械学習における新しいパラダイム

大規模な言語モデル（LLMS）は、自然言語内の確率分布を予測するように設計された機械学習モデルです。 それらのアーキテクチャには、通常、再発、フィードフォワード、埋め込み、注意層など、複数のニューラルネットワークレイヤーが含まれ、協力して入力テキストを処理して出力を生成します。 2023年後半、カーネギーメロンとプリンストン大学の画期的な研究論文は、シーケンスモデリングのための構造化状態空間モデル（SSM）に基づいた新しいLLMアーキテクチャであるMambaを紹介しました。 トランスモデルの制限を克服するために開発され、特に長いシーケンスの処理において、Mambaは大幅なパフォーマンスの改善を示しています。 この記事は、Mamba LLMアーキテクチャと機械学習への変革的影響を掘り下げています。

マンバの理解

MAMBAは、構造化された状態空間（S4）モデルを統合して、拡張データシーケンスを効率的に管理します。 S4は、再発、畳み込み、および連続時間モデルの強度を活用し、長期的な依存関係を効果的かつ効率的にキャプチャします。これにより、不規則にサンプリングされたデータ、固定されていないコンテキストを処理し、トレーニングと推論の両方で計算効率を維持できます。

S4の建物では、Mambaは、特に時間変動操作で重要な拡張機能を導入しています。 そのアーキテクチャは、入力に基づいてSSMパラメーターを動的に調整する選択的メカニズムを中心にしています。これにより、MAMBAは、シーケンス内の重要な情報に焦点を当て、関連性の低いデータを効果的に除外できます。 Wikipediaが指摘したように、この時変フレームワークへの移行は、計算と効率の両方に大きな影響を与えます。 重要な機能とイノベーション

マンバは、伝統的な注意とMLPブロックから離れることで自分自身を区別します。この単純化は、シーケンスの長さとともに直線的にスケーリングする軽量で高速なモデルにつながります。これは、以前のアーキテクチャに対する重要な進歩です。

コアMAMBAコンポーネントには以下が含まれます

• 選択状態空間（SSM）：MAMBAのSSMは、現在の入力に基づいて情報を選択的に処理し、無関係なデータをフィルタリングし、効率を改善するための重要な情報に焦点を当てる再発モデルです。
• 単純化されたアーキテクチャ： MAMBAは、変圧器の複雑な注意とMLPブロックを単一の合理化されたSSMブロックに置き換え、推論を加速し、計算の複雑さを削減します。
ハードウェアアウェア並列系：
• MAMBAの再発モードと、ハードウェア効率のために最適化された並列アルゴリズムと組み合わせて、パフォーマンスをさらに強化します。 もう1つの重要な要素は、S4モデルのコア機能である線形時間不変性（LTI）です。 LTIは、タイムステップ全体で一定のパラメーターを維持し、シーケンスモデル構築の効率を簡素化および改善することにより、一貫したモデルダイナミクスを保証します。

mamba llmアーキテクチャ

マンバの建築は、機械学習の大きな進歩を強調しています。 選択的なSSM層の導入は、根本的にシーケンス処理を変更します：

関連情報の優先順位付け：

MAMBAは、さまざまなウェイトを入力に割り当て、タスクをより予測するデータの優先順位付け。

1. 入力への動的な適応：モデルの適応性により、Mambaは多様なシーケンスモデリングタスクを効果的に処理できます。 その結果、MAMBAは前例のない効率を持つシーケンスを処理し、長いデータシーケンスを含むタスクに最適です。
Mambaの設計は、最新のハードウェア機能の理解に深く根ざしています。 GPUコンピューティングパワーを完全に利用して、次のことを保証するように設計されています
2. 最適化されたメモリの使用量：
Mambaの状態拡張は、GPUの高帯域幅メモリ（HBM）に収まるように設計されています。データ転送時間を最小限に抑え、処理を加速します。

最大化された並列処理：

計算をGPUコンピューティングの並列性と整列させることにより、Mambaはシーケンスモデルのベンチマーク設定パフォーマンスを実現します。

マンバ対トランス
• GPT-4などの変圧器は、多数のタスクのベンチマークを設定する自然言語処理（NLP）に革命をもたらしました。ただし、長いシーケンスを処理すると、効率が大幅に低下します。 これがマンバが優れている場所です。 そのユニークなアーキテクチャにより、トランスと比較して長いシーケンスのより速く、よりシンプルな処理が可能になります。
トランスフォーマーアーキテクチャ（概要の概要）：
• トランスは、シーケンス全体を同時に処理し、複雑な関係をキャプチャします。 彼らは注意メカニズムを採用し、予測のために他の要素に関連して各要素の重要性を比較検討します。 それらは、自己触媒とフィードフォワードネットワークの複数のレイヤーを備えたエンコーダーブロックとデコーダーブロックで構成されています。

  MAMBAアーキテクチャ（簡単な概要）： MAMBAは、選択的状態空間を利用して、長いシーケンスで変圧器の計算非効率性を克服します。 これにより、推論と線形シーケンスの長さのスケーリングが高速になり、シーケンスモデリングの新しいパラダイムが確立されます。

  比較テーブル（ウィキペディアから）は、重要な違いを要約しています：

  feature

  Feature	Transformer	Mamba
  Architecture	Attention-based	SSM-based
  Complexity	High	Lower
  Inference Speed	O(n)	O(1)
  Training Speed	O(n²)	O(n)

  トランスCuter

  注意ベース

  ssmベース

  complexity

  high

  lower

  推論速度

  o（n）

  o（1）

  トレーニング速度

  o（n²）

  o（n）

  SSMは変圧器よりも利点を提供しますが、変圧器はメモリの制約内で大幅に長いシーケンスを処理し、同様のタスクのデータが少なくなり、パラメーターが少ない場合でも、コンテキストの検索またはコピーを含むタスクでSSMを上回ることができることに注意することが重要です。

  MAMBA Mambaを試すには、Linux、Nvidia GPU、Pytorch 1.12、およびCuda 11.6が必要です。 インストールには、MAMBAリポジトリからの簡単なPIPコマンドが含まれます。 コアパッケージはです。 提供されたコードの例は、基本的な使用法を示しています。 モデルは、The PileやSlimpajamaなどの大きなデータセットでトレーニングされました。

  mambaのアプリケーションmamba-ssm

  マンバの可能性は変革的です。長いシーケンスを処理する際の速度、効率、およびスケーラビリティは、高度なAIシステムで重要な役割を果たすように位置付けます。 その影響は、オーディオ/音声処理、長型のテキスト分析、コンテンツの作成、リアルタイム翻訳など、多数のアプリケーションに及びます。 ヘルスケア（遺伝データの分析）、財務（市場動向の予測）、顧客サービス（上級チャットボットのパワー）などの業界は、大幅に利益を得ることができます。 マンバの未来

  Mambaは、複雑なシーケンスモデリングの課題に対処する際の重要な進歩を表しています。 その継続的な成功は、共同の取り組みに依存しています

  オープンソースの貢献：

  コミュニティの貢献を奨励することで、堅牢性と適応性が向上します
  リソースの共有：
  知識とリソースのプーリングは、進捗を加速します
  • 共同研究：アカデミアと産業の間のパートナーシップは、マンバの能力を拡大します。
  • 結論
  • マンバは単なる漸進的な改善ではありません。パラダイムシフトです。 シーケンスモデリングの長年の制限に対処し、よりインテリジェントで効率的なAIシステムへの道を開いています。 RNNSからトランス、マンバまで、AIの進化は続き、人間レベルの思考と情報処理に近づきます。 マンバの可能性は広大で変革的です。 LANGCHAINを使用したLLMアプリケーションの構築とPytorchを使用したLLMSのトレーニングのさらなる調査をお勧めします。

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