Mamba, Mamba-2 and Post-Transformer Architectures for Generative AI with Albert Gu - 693

Machine learning and artificial intelligence are dramatically changing the way businesses operate and people live. By sharing and amplifying the voices of a broad and diverse spectrum of machine learning and AI researchers, practitioners, and innovators, we hope to help make ML and AI more accessible and enhance the lives of our audience and their communities.

Through the podcast, we bring the top minds and ideas from the world of ML and AI to a broad and influential community of ML/AI researchers, data scientists, engineers, and tech-savvy business and IT leaders.

The TWIML AI Podcast is hosted by Sam Charrington, a sought-after industry analyst, speaker, commentator, and thought leader. Sam’s research is focused on the business and consumer application of machine learning and AI, bringing AI-powered products to market, and AI-enabled and -enabling technology platforms


The TWIML AI Podcast with Sam Charrington

대체 시퀀스 모델의 기본 개념과 성능/효율성 트레이드 오프

트랜스포머 이후의 모델에서 성능과 효율성의 균형에 초점을 맞춥니다.

주의 집중형 모델과 반복/상태 저장형 모델을 크게 두 가지로 분류하여 설명합니다.

알버트 구의 맘바와 맘바 2에 대한 연구 배경과 연구 결과

수학, CS, 이론적 컴퓨터 과학에 대한 그의 배경을 자세히 설명합니다.

실용적인 애플리케이션에 대한 관심으로 이론적인 CS에서 머신러닝으로 전환하게 되었다고 설명합니다.

구조화된 행렬을 포함한 신경망의 압축 구조에 대한 그의 박사 학위 연구에 대해 설명합니다.

시퀀스 모델에서 매우 길거나 무한한 컨텍스트를 처리하는 것에 대한 그의 관심을 설명합니다.

트랜스포머 이후의 아키텍처와 압축의 역할

상태 공간 모델을 중심으로 트랜스포머 이후의 접근 방식에 대해 논의합니다.

시퀀스 모델링을 근본적으로 컨텍스트를 더 작은 상태로 압축하는 것으로 설명합니다.

관심도 모델이 제대로 작동하지 않는 데이터 유형(오디오, 비디오, 이미지)의 예를 제공합니다.

주의의 비압축성 특성과 다른 모델의 압축성을 대조합니다.

트랜스포머의 장단점 및 대체 솔루션

토큰화된 데이터로 작업할 때 트랜스포머의 강점과 약점에 대해 설명합니다.

주의 집중의 메커니즘과 계산 비용을 설명합니다.

자동 회귀 모델링과 다음 단어를 예측할 때 모델 상태의 역할에 대해 설명합니다.

트랜스포머의 강점을 유지하면서 효율성을 개선하는 것을 목표로 하는 포스트 트랜스포머 아키텍처에 대해 논의합니다.

성능과 효율성의 절충점을 가장 관련성이 높은 축으로 강조합니다.

모델을 주의 집중형(캐싱)과 반복형(더 흐릿한 상태)으로 분류합니다.

상태 공간 모델의 한계와 향후 방향

이러한 모델에서 최적 압축의 근본적인 한계에 대해 설명합니다.

스테이트풀 모델이 잊혀진 정보를 복구할 수 없는 이유를 설명합니다.

스테이트풀 모델을 결합한 하이브리드 모델에 대해 언급합니다.

관심 계층이 적고 키-값 캐시를 공유하는 하이브리드 모델을 사용하는 추세에 대해 설명합니다.

선택성 메커니즘과 상태 업데이트 메커니즘을 조정하기 위해 진행 중인 작업에 대해 논의합니다.

모달리티 전반에 걸친 성능 및 효율성 향상

다양한 방식, 특히 덜 처리되거나 변압기와 함께 진화한 모델의 성능에 대해 설명합니다.

원시 바이트 모델링을 조사하는 "Mamba Bite" 논문을 언급합니다.

DNA 서열 모델링에 대한 Mamba의 성능에 대해 설명합니다.

수작업 파이프라인과 엔드투엔드 학습 간의 절충점에 대해 논의합니다.

산술 및 철자의 어려움과 같은 토큰화로 인해 발생하는 문제의 예를 제공합니다.