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本集讨论了状态空间模型Mamba作为Transformer的替代方案及其在生成阶段的优势。
Seventy3:借助NotebookLM的能力进行论文解读,专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向,让大家跟着AI一起进步。 如果你想要解读自己的论文,获得更多曝光度。请联系小助手微信:seventy3_podcast 加群。 合作邮箱:zhiwudazhanjiangshi#gmail.com 今天的主题是: Attention to Mamba: A Recipe for Cross-Architecture Distillation Summary 状态空间模型(State Space Models, SSMs),例如 Mamba,由于相比基于注意力机制(Attention-based)的模型在生成阶段具有更低的内存消耗和更高的吞吐效率,近年来成为 Transformer 的一种流行替代方案。 另一方面,社区已经积累了大量关于 Transformer 训练的经验,并且有... 去小宇宙查看完整单集简介 前往小宇宙评论区与主播互动
People in this episode
Host: 任雨山
Topics covered
- 人工智能
- 大模型
- 机器人算法
- 跨架构蒸馏
- 状态空间模型
Keywords
- Attention
- Mamba
- 跨架构蒸馏
- 状态空间模型
- 人工智能
- 大模型
- 机器人算法
Mentioned in this episode
Organizations: NotebookLM, Transformer
Books & works: Attention to Mamba: A Recipe for Cross-Architecture Distillation
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