TGViewer
Машинное обучение RU Машинное обучение RU @machinelearning_ru · 18.2K subscribers
Post #2412 2.01K

Forwarded from Machinelearning

🌟 Mixture-of-Mamba: метод повышения эффективности MMLM.

Mixture-of-Mamba — экспериментальная архитектура, которая делает мультимодальные модели (работающие с разными типами данных, например, текстом, изображениями и речью) более эффективными и быстрыми. Она использует идею разреженности, чтобы уменьшить количество вычислений, сохраняя при этом высокое качество работы модели.

Разреженность — это подход, при котором модель фокусируется только на приоритетных данных, игнорируя менее значимые. Это похоже на то, как человек читает текст: мы не вникаем в каждую букву, а схватываем ключевые слова и фразы. В ML разреженность позволяет: уменьшить вычислительные затраты, ускорить обучение и инференс, повысить качество.


Mixture-of-Mamba добавляет модально-ориентированную разреженность в блоки Mamba и динамически выбирает модально-специфичные веса в каждом компоненте обработки ввода блоков Mamba.

В отличие от MoE-Mamba, где разреженность применяется только к MLP-слоям, Mixture-of-Mamba модифицирует непосредственно структуру блока Mamba. Модально-специфичная параметризация применяется к входной проекции, промежуточным и выходной проекциям. Сверточные слои и переходы состояний остаются общими.

Обучение Mixture-of-Mamba происходит в 3 модальных режимах: Transfusion (чередование текста и непрерывных токенов изображений с диффузионной потерей), Chameleon (чередование текста и дискретных токенов изображений) и расширенная трехмодальная среда со включением речи.

В Transfusion Mixture-of-Mamba достигает эквивалентных значений потерь для изображений, используя при этом лишь 34.76% от общего объема вычислительных ресурсов (FLOPs) при масштабе модели 1.4B. В сценарии Chameleon аналогичный уровень потерь при обработке изображений при использовании 42.50% FLOPs, а при обработке текстовых данных – 65.40% FLOPs. В трехмодальной среде Mixture-of-Mamba показывает потери в речевом режиме при 24.80% FLOPs на масштабе 1.4B.

▶️Практическая реализация архитектуры доступна в репозитории проекта на Github.


📌Лицензирование: MIT License.


🟡Arxiv
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #MMLM #Mamba #MixtureOfMamba
  • 👍 4
  • ❤ 2
  • 🔥 2
More from @machinelearning_ru
  1. Oct 7, 2026DeepSeek Harness вышел на десктоп: плагины без терминала и задачи по расписанию DeepSeek в…
  2. Oct 7, 2026📌 OpenAI выложила 722 математические работы своей внутренней модели Все статьи написала в…
  3. Oct 6, 2026✔️ Белый дом создал группу для надзора за ИИ-отраслью Власти США сформировали межведомстве…
  4. Oct 5, 2026🔥 Бесплатный курс по Claude Code на русском: от установки до команды агентов На GitHub вы…
  5. Oct 5, 2026🧠 Есть ли у Claude сознание? Автор диссертации на эту тему сомневается На фоне обсуждений…
  6. Oct 4, 2026🇩🇪 Германия неожиданно выпустила сильную открытую модель ИИ Aleph Alpha выпустила Kolibr…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →