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Transformer彻底成为过去?Mamba一作最新:将一切Transformer直接替换为SSM!精度暴涨15%

3D视觉工坊  · 公众号  ·  · 2024-08-25 00:00

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点击下方 卡片 ,关注 「3D视觉工坊」 公众号 选择 星标 ,干货第一时间送达 来源:3D视觉工坊 添加小助理:cv3d008,备注:方向+学校/公司+昵称,拉你入群。文末附3D视觉行业细分群。 扫描下方二维码,加入「 3D视觉从入门到精通 」知识星球,星球内凝聚了众多3D视觉实战问题,以及各个模块的学习资料: 近20门秘制视频课程 、 最新顶会论文 、计算机视觉书籍 、 优质3D视觉算法源码 等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研,欢迎扫码加入! 0. 这篇文章干了啥? 基于Transformer架构的大型语言模型已成为自然语言处理中的主流工具,但它们依赖于二次方自注意力机制——即需要计算所有位置标记之间直至上下文长度的内积,这成为其局限性。这促使了多种替代次二次方模型的发展,包括自注意力的近似方法或完全不同的架构,如状态空间模型(SSMs ………………………………

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