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mamba代码

时间: 2025-04-24 12:11:47 浏览: 44

### Mamba 的代码示例为了更好地理解 Mamba 中的选择性 SSM 实现方式，可以查看如下简化版的 Python 代码示例： ```python import torch.nn as nn class MambaBlock(nn.Module): def __init__(self, d_model, n_heads): super(MambaBlock, self).__init__() self.linear_proj = nn.Linear(d_model, d_model) self.conv_layer = nn.Conv1d(in_channels=d_model, out_channels=d_model, kernel_size=3, padding=1) self.selective_ssm = SelectiveSSM() # 假设这是实现了选择性SSM的一个类 def forward(self, x): x = self.linear_proj(x) # 首先用一个线性投影得到输入嵌入[^1] x = x.transpose(1, 2) # 调整维度以便于卷积操作 x = self.conv_layer(x) # 应用卷积以防止独立token计算 x = x.transpose(1, 2) output = self.selective_ssm(x) # 使用选择性SSM处理数据 return output ``` 上述代码展示了如何构建单个 `MambaBlock` 并执行基本的操作流程。值得注意的是，在实际应用中可能还需要考虑更多细节，比如残差连接、层归一化等。对于想要深入了解 Mamba 构建的大规模语言模型而言，了解其最大版本拥有约 2.8 亿参数有助于评估该架构的能力范围以及它在各种自然语言处理任务上的表现[^2]。

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