0.开源代码地址
官方实现:state-spaces/mamba (github.com)
最简化实现:johnma2006/mamba-minimal: Simple, minimal implementation of the Mamba SSM in one file of PyTorch. (github.com)
直接实现:alxndrTL/mamba.py: A simple and efficient Mamba implementation in PyTorch and MLX. (github.com)
官方代码做了大量优化,目录层级较多,对于理解模型含义较难,这里老师对上面第二最简化实现的代码进行了详细注释,该代码性能比官方实现差,但是对于理解模型原理比较直白。
这段代码的主要组成部分包括模型参数类ModelArgs
、完整的Mamba模型类Mamba
、残差块类ResidualBlock
、单个Mamba块类MambaBlock
、RMSNorm归一化类以及一些辅助函数。
1算法核心
的算法图,原始论文中给出的Mamba(SSSM:Selective state Space model of )的前身S4(SSM:Structured State Space Model):
S6模块
S6模块是Mamba架构中的一个复杂组件,负责通过一系列线性变换和离散化过程处理输入序列。它在捕获序列的时间动态方面起着关键作用,这是序列建模任务(如语言建模)的一个关键方面。这里包括张量运算和自定义离散化方法来处理序列数据的复杂需求。
离散化def discretization(self)中有两行代码提出来解释,论文中离散化采用零阶保持:
各个张量维度如下:
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