曼巴在时间序列预测中是否有效？
提出了一种名为 Bi-Mamba4TS 的双向 Mamba 模型，通过采用补丁技术丰富了局部信息并精细捕捉时间序列的演化模式，同时结合数据集特征选择更合适的建模方法，实验证明该模型在七个真实数据集上相较于现有方法获得了更准确的预测结果。
Apr, 2024
在这篇论文中，我们提出了一种混合框架 Mambaformer，该框架在内部结合了 Mamba 和 Transformer 架构，用于长短范围的时间序列预测，并通过比较研究表明，Mambaformer 系列可以在长短范围的时间序列预测问题中胜过 Mamba 和 Transformer。
Apr, 2024
选择性状态空间模型（SSMs）如 Mamba 克服了 Transformer 的一些缺点，例如与序列长度呈二次增长的计算复杂度和从键值缓存中获取大量的推理时间内存需求。此外，最近的研究显示，SSMs 可以达到或超越 Transformer 的语言建模能力，使其成为一种有吸引力的替代选择。然而，迄今为止的研究只在相同数据的受控环境中进行了小规模实验，比较了 SSMs 和 Transformers。为了了解这些体系结构在更大规模上的优缺点，我们在相同数据集上直接比较了 8B 参数的 Mamba、Mamba-2 和 Transformer 模型，数据集涵盖了多达 3.5T 个标记。我们还将这些模型与由 43% 的 Mamba-2、7% 的注意力和 50% 的 MLP 层（Mamba-2-Hybrid）组成的混合体系结构进行了比较。通过使用多种任务，我们回答了 Mamba 模型是否能在较大的训练预算下与 Transformers 相匹配的问题。我们的结果表明，纯 SSMs 在许多任务上达到或超越了 Transformers，但在需要强大的复制或上下文学习能力（例如，5-shot MMLU、电话簿）或长期推理的任务上，它们落后于 Transformers。相反，我们发现 8B 的 Mamba-2-Hybrid 在我们评估的所有 12 个标准任务上超过了 8B Transformer（平均增加 2.65 个点），并且在生成推理标记时预计速度最多快 8 倍。为了验证长期上下文能力，我们进行了其他实验，评估了支持 16K、32K 和 128K 序列的 Mamba-2-Hybrid 和 Transformer 的变体。在 23 个额外的长期上下文任务中，混合模型在平均水平上继续紧密匹配或超越了 Transformer。为了进一步的研究，我们将检查点以及用于训练我们的模型的代码作为 NVIDIA 的 Megatron-LM 项目的一部分发布。
Jun, 2024
基于 Transformer 架构的基础模型凭借其核心注意力模块，驱动着深度学习中大部分令人兴奋的应用。我们发现这种模型的一个关键弱点是其无法进行内容导向的推理，并对此进行了改进，通过让结构状态空间模型（SSMs）参数成为输入的函数来解决离散模态的弱点，该模型在长度可选的维度上选择性地传播或遗忘信息，并且通过在递归模式下设计一种硬件感知并行算法，将这些选择性 SSMs 集成到简化的端到端神经网络架构中。该模型（Mamba）具有快速推断速度（比 Transformers 快 5 倍）和序列长度的线性扩展，并在实际数据上对长达百万长度的序列显示出改进。作为一种基于通用序列模型的支持，Mamba 在语言、音频和基因组等多个模态上实现了最先进的性能。在语言建模中，我们的 Mamba-3B 模型在预训练和下游评估中均优于同样大小的 Transformers，与其两倍大小的模型性能相当。
Dec, 2023
研究论文通过对 Mamba 状态空间模型进行多种实验和评估，证明了其在混合精度和参数高效微调方面的能力，同时还分析了其在上下文学习方面的性能与 Transformer 大型语言模型的差异，并提出了基于动力学系统理论的验证方法。
May, 2024
Transformers 与 state-space models（包括 Mamba）存在相关性，通过结构化半可分矩阵的各种分解，我们开发了一个理论连接的丰富框架，证明了这些模型家族之间的联系。基于我们的 state space duality（SSD）框架，我们设计了一种新的架构（Mamba-2），其核心层是 Mamba 的选择性 SSM 的改进，速度提高了 2-8 倍，同时继续与 Transformers 在语言建模方面竞争。
May, 2024
利用 Mamba SSM 和 MoE 相结合的新型架构 BlackMamba，在模型训练和推理 FLOPs 方面表现优秀，实现了 SSM 的线性复杂度生成和 MoE 快速高效推理的结合。
Feb, 2024
基于状态空间模型 (SSM) 成功在 NLP 任务中进行序列建模的启发，我们提出了具有全局建模和线性复杂度的 PointMamba 框架，通过重新排序策略提供更合理的几何扫描顺序来增强 SSM 的全局建模能力，实验证明我们的 PointMamba 在不同的点云分析数据集上胜过基于 transformer 的对应模型，同时节省了约 44.3% 的参数和 25% 的 FLOPs，展示了构建基础 3D 视觉模型的潜在选择，并为点云分析提供了新的视角。
Feb, 2024
通过借鉴最近的状态空间模型在长序列建模方面的潜力，我们引入了基于 SSM（状态空间模型）的架构 Mamba 到点云领域，并提出了 Mamba24/8D，它在线性复杂度下具有强大的全局建模能力。该架构在多个 3D 点云分割任务上取得了最先进的结果，并通过大量实验证实了其有效性。
Jun, 2024