kyegomez/MambaTransformer
📦 ओपन सोर्स प्रोजेक्टkyegomez
बेहतर लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट और सीक्वेंस मॉडलिंग के लिए Mamba SSMs और ट्रांसफॉर्मर्स का एक हाइब्रिड आर्किटेक्चर।
MambaTransformer, स्टेट स्पेस मॉडल (SSMs) और ट्रांसफॉर्मर-आधारित न्यूरल नेटवर्क के बीच की खाई को पाटकर आर्किटेक्चरल रिसर्च में एक महत्वपूर्ण कदम है। इसका मुख्य नवाचार इसके हाइब्रिड डिज़ाइन में निहित है, जो लंबी दूरी की निर्भरता (long-range dependencies) को लीनियर टाइम कॉम्प्लेक्सिटी के साथ संभालने के लिए Mamba की चयनात्मक SSM क्षमताओं का लाभ उठाता है, जबकि ट्रांसफॉर्मर के अटेंशन मैकेनिज्म की अभिव्यंजक शक्ति को बनाए रखता है। यह दृष्टिकोण मानक GPT-शैली के मॉडल में निहित 'कॉन्टेक्स्ट विंडो' की सीमा को संबोधित करता है, जिससे मेमोरी का अधिक कुशल उपयोग और लंबी सीक्वेंस पर तेज़ इन्फरेंस संभव होता है। यह रिपॉजिटरी एक PyTorch-आधारित कार्यान्वयन प्रदान करती है जो उपयोगकर्ताओं को मौजूदा ट्रांसफॉर्मर पाइपलाइनों में Mamba ब्लॉक्स को स्वैप या एकीकृत करने की अनुमति देती है। प्रमुख तकनीकी विशेषताओं में मॉड्यूलर ब्लॉक डिज़ाइन, उच्च-गुणवत्ता वाली सीक्वेंस मॉडलिंग के लिए समर्थन और विभिन्न मल्टीमॉडल इनपुट के साथ अनुकूलता शामिल है। कम्प्यूटेशनल ओवरहेड और मॉडल प्रदर्शन के बीच संतुलन बनाकर, यह प्रोजेक्ट उन डेवलपर्स के लिए एक महत्वपूर्ण संसाधन है जो सीक्वेंस मॉडलिंग की सीमाओं को आगे बढ़ाना चाहते हैं।
💡मुख्य बातें
- ├─हाइब्रिड SSM-ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर
- ├─लॉन्ग कॉन्टेक्स्ट के लिए लीनियर स्केलिंग
- └─मॉड्यूलर PyTorch कार्यान्वयन
🎯के लिए
- ├─AI शोधकर्ता
- └─डीप लर्निंग इंजीनियर