Mamba LLM 아키텍처 소개 : 기계 학습의 새로운 패러다임

LLMS (Lange Language Models)는 자연어 내에서 확률 분포를 예측하도록 설계된 기계 학습 모델입니다. 그들의 아키텍처는 일반적으로 재발, 피드 포워드, 임베딩 및주의 레이어를 포함한 여러 신경망 계층이 포함되며 입력 텍스트를 처리하고 출력을 생성하기 위해 함께 협력합니다. 2023 년 후반 Carnegie Mellon과 Princeton University의 획기적인 연구 논문은 서열 모델링을위한 구조화 된 상태 공간 모델 (SSM)을 기반으로 한 새로운 LLM 아키텍처 인 Mamba를 소개했습니다. 변압기 모델의 한계, 특히 긴 시퀀스를 처리 할 때 Mamba는 상당한 성능 향상을 보여줍니다.

이 기사는 Mamba LLM 아키텍처와 기계 학습에 대한 변형 영향을 탐구합니다.

mamba 이해

Mamba는 구조화 된 상태 공간 (S4) 모델을 통합하여 확장 데이터 시퀀스를 효율적으로 관리합니다. S4는 장기 종속성을 효과적이고 효율적으로 캡처하는 재발, 컨볼 루션 및 연속 시간 모델의 강점을 활용합니다. 이를 통해 불규칙적으로 샘플링 된 데이터를 처리하고, 무한 컨텍스트를 처리하고, 훈련 및 추론 모두에서 계산 효율성을 유지할 수 있습니다. S4를 구축하는 Mamba는 특히 시간 변수 운영에서 주요 향상을 ​​소개합니다. 아키텍처는 입력에 따라 SSM 매개 변수를 동적으로 조정하는 선택적 메커니즘을 중심으로합니다. 이를 통해 Mamba는 시퀀스 내에서 중요한 정보에 중점을 두어 관련 데이터를 효과적으로 필터링 할 수 있습니다. Wikipedia가 언급 한 바와 같이, 이러한 시변 프레임 워크로의 전환은 계산과 효율성에 크게 영향을 미칩니다. 주요 기능과 혁신

Mamba는 전통적인 관심과 MLP 블록에서 벗어나 자신을 구별합니다. 이 단순화는 시퀀스 길이로 선형으로 조정하는 가볍고 빠른 모델로 이어집니다. 이전 아키텍처에 비해 상당한 발전이 있습니다. 코어 맘바 구성 요소는 다음을 포함합니다

SSM (Selective State Spaces) : Mamba의 SSM은 현재 입력을 기반으로 정보를 선택적으로 처리하고 관련없는 데이터를 필터링하며 효율성 향상을 위해 주요 정보에 초점을 맞추는 재발 성 모델입니다. 단순화 된 아키텍처 : Mamba는 단일의 간소화 된 SSM 블록으로 변압기의 복잡한주의와 MLP 블록을 대체하여 추론을 가속화하고 계산 복잡성을 줄입니다.
• 하드웨어 인식 병렬 처리 : Mamba의 재발 모드와 하드웨어 효율에 최적화 된 병렬 알고리즘과 함께 성능을 더욱 향상시킵니다. > 또 다른 중요한 요소는 S4 모델의 핵심 기능인 선형 시간 불변 (LTI)입니다. LTI는 타임 스텝에서 일정한 매개 변수를 유지하고 시퀀스 모델 빌딩의 효율성을 단순화하고 개선하여 일관된 모델 역학을 보장합니다.
Mamba llm 아키텍처 세부적
• Mamba의 아키텍처는 머신 러닝에서 상당한 발전을 강조합니다. 선택적 SSM 층의 도입은 기본적으로 시퀀스 처리를 변경합니다. 관련 정보의 우선 순위 : Mamba는 입력에 다양한 가중치를 할당하여 데이터를 우선 순위로 지정합니다. 입력에 대한 동적 적응 : 모델의 적응 적 특성을 통해 Mamba는 다양한 시퀀스 모델링 작업을 효과적으로 처리 할 수 ​​있습니다.
결과적으로, Mamba는 전례없는 효율성으로 시퀀스를 처리하여 긴 데이터 시퀀스와 관련된 작업에 이상적입니다. Mamba의 디자인은 현대 하드웨어 기능에 대한 이해에 깊이 뿌리를두고 있습니다. GPU 컴퓨팅 전력을 완전히 활용하도록 설계되어 :
• 최적화 된 메모리 사용 : Mamba의 상태 확장은 GPU의 HBM (High Bandwidth Memory), 데이터 전송 시간을 최소화하고 처리 가속화에 맞도록 설계되었습니다.
최대화 된 병렬 처리 :

계산을 GPU 컴퓨팅의 병렬 특성과 정렬하여 순서 모델에 대한 벤치 마크 설정 성능을 달성합니다.

맘바 대 트랜스포머 GPT-4, NLP (Natural Language Processing)와 같은 변압기, 수많은 작업에 대한 벤치 마크 설정. 그러나 긴 시퀀스를 처리 할 때 효율성이 크게 감소합니다. 이것은 맘바가 탁월한 곳입니다. 고유 한 아키텍처는 변압기에 비해 긴 시퀀스의 더 빠르고 간단한 처리를 가능하게합니다. 변압기 아키텍처 (간단한 개요) : 변압기는 전체 시퀀스를 동시에 처리하여 복잡한 관계를 캡처합니다. 그들은 예측을 위해 다른 요소와 관련하여 각 요소의 중요성을 평가하는주의 메커니즘을 사용합니다. 그것들은 여러 층의 자체 변환 및 피드 포워드 네트워크를 갖춘 인코더 및 디코더 블록으로 구성됩니다.Mamba Architecture (간단한 개요) :

Mamba는 선택적 상태 공간을 사용하여 트랜스포머의 계산 비 효율성을 긴 시퀀스로 극복합니다. 이것은 더 빠른 추론과 선형 시퀀스 길이 스케일링을 허용하여 시퀀스 모델링을위한 새로운 패러다임을 설정합니다.

비교 테이블 (Wikipedia의)은 주요 차이점을 요약합니다

기능	> 변압기	mamba
아카이브 cte	주의 기반	SSM 기반
복잡성	High		interference 속도	o (n)	o (1)
훈련 속도	o (n²)	o (n)

SSM은 변압기보다 장점을 제공하지만 트랜스포머는 여전히 메모리 제약 조건 내에서 크게 더 긴 시퀀스를 처리 할 수 ​​있으며 유사한 작업에 대한 데이터가 적고 컨텍스트 검색 또는 복사와 관련된 작업에서 SSM을 능가 할 수 있습니다.

mamba

로 시작하는 것 Mamba를 실험하려면 Linux, Nvidia GPU, Pytorch 1.12 및 Cuda 11.6이 필요합니다. 설치에는 Mamba 저장소의 간단한 PIP 명령이 포함됩니다. 핵심 패키지는 입니다. 제공된 코드 예제는 기본 사용을 보여줍니다. 모델은 더미 및 슬림 바하마와 같은 대규모 데이터 세트에 대한 교육을 받았습니다.

mamba의 응용 맘바의 잠재력은 변형 적입니다. 긴 시퀀스를 처리 할 때 속도, 효율 및 확장 성은 고급 AI 시스템에서 중요한 역할을 수행 할 수 있습니다. 그 영향은 오디오/스피치 프로세싱, 장기 텍스트 분석, 컨텐츠 작성 및 실시간 번역을 포함한 수많은 응용 프로그램에 걸쳐 있습니다. 의료 (유전자 데이터 분석), 금융 (시장 동향 예측) 및 고객 서비스 (고급 챗봇 파워)와 같은 산업은 크게 혜택을받습니다.

Mamba의 미래

mamba-ssm Mamba는 복잡한 시퀀스 모델링 문제를 해결하는 데있어 상당한 발전을 나타냅니다. 지속적인 성공은 협력 노력에 달려 있습니다

오픈 소스 기여 : 커뮤니티 기여를 장려하면 견고성과 적응성이 향상됩니다 공유 자원 : 풀링 지식과 자원은 진행을 가속화합니다 협업 연구 :

학계와 산업 간의 파트너십은 맘바의 능력을 확대합니다.

결론

맘바는 단순히 점진적인 개선이 아닙니다. 패러다임 전환입니다. 시퀀스 모델링의 장기 제한 사항을 해결하여보다 지능적이고 효율적인 AI 시스템을위한 길을 열어줍니다. RNN에서 Transformers, Mamba에 이르기까지 AI의 진화는 계속되어 인간 수준의 사고 및 정보 처리에 더 가까워집니다. 맘바의 잠재력은 광대하고 변형 적입니다. Langchain을 사용하여 LLM 애플리케이션을 구축하고 Pytorch로 LLM을 훈련시키는 데 대한 추가 탐색이 권장됩니다.

위 내용은 Mamba LLM 아키텍처 소개 : 기계 학습의 새로운 패러다임의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!