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mamba-minimal

mamba-minimal

单文件PyTorch实现的Mamba模型

mamba-minimal项目是Mamba模型的PyTorch单文件实现。该项目在保持代码简洁可读的同时，实现了与官方版本在前向和反向传播上相同的数值输出。虽未优化速度，但为理解Mamba架构提供了有价值的资源。项目包含文本生成示例，方便研究者和开发者使用和学习Mamba模型。

MambaPyTorch实现语言模型状态空间模型深度学习Github开源项目
访问官网GitHub论文

mamba-minimal

在一个 PyTorch 文件中简单、最小化地实现 Mamba。

特点：

  • 前向和反向传播的数值输出与官方实现等效
  • 简化、可读、带注释的代码

不包括：

  • 速度。官方实现经过大量优化，这些优化是 Mamba 论文的核心贡献。为了可读性，我保持了大部分实现的简单性。
  • 适当的参数初始化（尽管可以在不牺牲可读性的情况下添加）

演示

查看 demo.ipynb 以获取提示补全的示例。

from model import Mamba
from transformers import AutoTokenizer

model = Mamba.from_pretrained('state-spaces/mamba-370m')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('EleutherAI/gpt-neox-20b')

generate(model, tokenizer, 'Mamba is the')

Mamba 是世界上最长的毒蛇，估计长度超过 150 米。由于体型巨大和带有毒性的咬伤，Mamba 通过刺伤受害者来杀死猎物（这比单次咬伤更痛苦且效果较差）

150 米... 🫢 太可怕了！

参考文献

Mamba 架构由 Albert Gu 和 Tri Dao 在论文 Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces 中提出。

官方实现在此：https://github.com/state-spaces/mamba/tree/main

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