标签： 序列建模

动态神经网络革命：Mamba架构如何用选择性状态空间击碎Transformer的注意力霸权

Tim
0
7
tech
, , , , , ,

在自然语言处理领域，Transformer架构凭借其注意力机制建立了长达七年的技术霸权。但当序列长度突破百万量级时，其O(n²)的计算复杂度已成为难以逾越的障碍。2023年横空出世的Mamba架构，通过创新的选择性状态空间模型（Selective State Space...

Transformer架构演进：突破效率瓶颈——从BERT到Mamba的算法革命

Tim
0
19
tech
, , , , , , ,

在自然语言处理领域，Transformer架构的演进史堪称一部突破计算效率限制的技术革命史。2017年Transformer的横空出世，彻底改变了序列建模的游戏规则；2018年BERT的问世，则证明了预训练范式在语言理解任务中的巨大潜力。然而，当研究者们试图将这种架构推向更长序列、更大规模的应用场景

Transformer架构遭遇颠覆性突破：Mamba模型如何用状态空间重新定义序列建模效率？

Tim
0
30
tech
, , , , ,

在自然语言处理领域，Transformer架构统治的五年间，其注意力机制的内存消耗问题始终如达摩克利斯之剑高悬。当序列长度达到10万量级时，传统Transformer的显存占用会呈平方级膨胀，这种指数爆炸效应将硬件算力推向极限。2022年底，一项名为Mamba的革新架构横空出世，在语言建模、基因组分

Transformer革命再升级：从BERT到Mamba的架构进化与性能突围

Tim
0
17
tech
, , , , , ,

2017年Transformer架构的诞生彻底改变了自然语言处理领域的格局，而BERT模型在2018年的横空出世，则将基于Transformer的预训练范式推向高潮。但面对日益增长的长序列处理需求和计算效率瓶颈，研究者们开启了新一轮架构创新征程，最终催生了Mamba这一颠覆性技术。本文将深入剖析Tr

大模型推理效率革命：解密Mamba架构的三大核心技术突破

Tim
0
46
tech
, , , ,

在生成式人工智能爆发式增长的今天，大型语言模型的推理效率已成为制约技术落地的核心瓶颈。传统Transformer架构在处理长序列时存在的二次方复杂度问题，使得模型部署成本居高不下。Mamba架构的横空出世，通过三项突破性技术创新，实现了推理效率的指数级提升，为行业带来了颠覆性的解决方案。一、选择性状