transformer mamba
时间: 2025-02-21 20:20:18 浏览: 45
### Transformer 架构概述
Transformers 是一种用于处理序列数据的强大架构,尤其擅长自然语言处理任务。该架构的核心特点是自注意力机制(self-attention),这使得模型能够并行化训练过程中的计算,并有效捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系[^1]。
#### 自注意力机制工作原理
在每一层transformer中,通过查询(query)、键(key)和值(value)三个向量的交互来实现对整个句子的理解。具体来说:
- 查询向量代表当前词的位置;
- 键向量表示其他所有词语的信息;
- 值向量则包含了实际的内容信息。
这三个向量经过缩放点积注意力函数后得到加权求和的结果作为最终输出的一部分。
```python
import torch.nn as nn
class SelfAttention(nn.Module):
def __init__(self, embed_size, heads):
super(SelfAttention, self).__init__()
self.embed_size = embed_size
self.heads = heads
# 定义线性变换矩阵W_q,W_k,W_v
self.values = nn.Linear(embed_size, embed_size)
self.keys = nn.Linear(embed_size, embed_size)
self.queries = nn.Linear(embed_size, embed_size)
def forward(x):
pass # 实现前馈逻辑
```
### Mamba 技术解析
不同于传统的Transformer结构,Mamba采用了一种新的方法来进行更高效的序列建模。特别是提到3B参数规模版本(Mamba-2),它是在更大的语料库(约300亿token)上进行了预训练,并且性能超过了早期版本以及同级别的Transformer变体[^2]。
Mamba属于一类被称为线性循环神经网络(linear RNN)或状态空间模型(SSMs)[^3],这类算法试图解决标准RNN存在的梯度消失等问题的同时保持较低的时间复杂度O(n).这意味着对于非常长的文本片段也能快速有效地完成预测任务.
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