Mamba sequence model - part 1

This session is the first in a series that discusses Mamba, a new sequence model backbone based on the Structured State Space model. This first session reviews how using the Structured State Space model allows Mamba to address performance issues often found in the Transformer model that powers most of the best-known Foundation models.
In the session, we discussed that by addressing these issues, Mamba can have 5 times higher throughput than the Transformer, linear versus quadratic scaling in processing sequences, and handle data containing million-token-length sequences. And also, that Mamba can achieve this state-of-the-art performance across several modalities such as language, audio, and genomics.
Links
Our Meetup: www.meetup.com/East-Bay-Tri-V...
Slides - github.com/tedkyi/talks/blob/...
Paper - Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces - arxiv.org/abs/2312.00752
Samuel Albanie's Mamba video - • Mamba - a replacement ...
Albert Gu S4 video from Stanford - th-cam.com/users/liveEvQ3ncuriCM
Content
00:00 Introduction
00:49 Mamba overview
13:38 History of long sequence modeling
22:15 Overview of state space models
33:00 Background for S4
39:40 S4 model details
55:25 Deep SSM challenges
1:07:15 Q & A
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
😊About Us
West Coast Machine Learning is a channel dedicated to exploring the exciting world of machine learning! Our group of techies is passionate about deep learning, neural networks, computer vision, tiny ML, and other cool geeky machine learning topics. We love to dive deep into the technical details and stay up to date with the latest research developments.
Our Meetup group and TH-cam channel are the perfect place to connect with other like-minded individuals who share your love of machine learning. We offer a mix of research paper discussions, coding reviews, and other data science topics. So, if you're looking to stay up to date with the latest developments in machine learning, connect with other techies, and learn something new, be sure to subscribe to our channel and join our Meetup community today!
Meetup: www.meetup.com/east-bay-tri-v...
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
#machinelearning #ai #mamba #s4 #structuredstatespace #ssm #transformer

[@franciscojoseletterio5968]

If A is not learnt can't you just precompute it?

[@WestCoastMachineLearning]

I believe that can be done with S4. When you get to S6/Mamba, you need A_bar, and it depends on A, B, and Delta. Because B and Delta vary based on each input token, you cannot precompute A_bar. It will be different for each input, and it will vary at each time step/token position within each input.

[@humbertomejia3374]

🎯 Key Takeaways for quick navigation:
00:00 🌐 *Introducción al video y presentación del artículo Mamba.*
- Presentación del artículo "Linear Time Sequence Modeling with Selective State Spaces" por Albert Goo y Tre da.
- Descripción de la motivación detrás del trabajo en el modelo Mamba, destacando las limitaciones de los modelos basados en la arquitectura Transformer.
01:18 🚀 *Problemas con modelos existentes y la necesidad de modelos para secuencias largas.*
- Limitaciones de los modelos Transformer en secuencias largas debido a la complejidad cuadrática de la atención propia.
- Descripción de intentos previos para abordar el problema de secuencias largas, como Lejre Memory Units y Hippo Recurrent Memory.
- Presentación del contexto histórico y la necesidad de modelos que puedan manejar secuencias largas de manera eficiente.
03:37 📊 *Introducción al modelo Mamba y sus características clave.*
- Descripción del modelo Mamba como un modelo de espacio de estado selectivo que aborda las limitaciones de modelos anteriores.
- Explicación de la capacidad del modelo Mamba para realizar razonamiento basado en el contenido.
- Detalles sobre la estructura del modelo, incluyendo el manejo de modalidades discretas y el diseño de un algoritmo paralelo optimizado para hardware.
05:54 🧠 *Evaluación del rendimiento y comparación con modelos Transformer.*
- Discusión sobre la eficiencia del modelo Mamba en comparación con los modelos Transformer en términos de rendimiento de inferencia y escalabilidad lineal en la longitud de la secuencia.
- Resultados empíricos que muestran el rendimiento del modelo Mamba en diversas modalidades, como lenguaje, audio y genómica.
- Comparación de rendimiento con modelos Transformer de igual tamaño y modelos Transformer el doble de su tamaño en preentrenamiento y evaluación posterior.
09:29 🤔 *Preguntas y discusiones adicionales sobre el modelo Mamba.*
- Preguntas sobre la comparación con modelos basados en atención de Hugging Face y la integración de Mamba en modelos más pequeños.
- Discusión sobre la historia de los modelos de espacio de estado estructurado y su relación con la econometría.
- Clarificación sobre el enfoque de entrenamiento de Mamba y la consideración de secuencias largas en el rendimiento del modelo.
13:40 📚 *Antecedentes adicionales sobre modelos de espacio de estado y explicación de Mamba.*
- Presentación de antecedentes sobre modelos de espacio de estado, incluidos lejre memory units y hippo recurrent memory.
- Explicación de la arquitectura S4 y cómo aborda la representación de secuencias largas mediante la convolución y la descomposición del kernel.
- Mención del trabajo de Sasha Rush y Sid Caram Chetti en la "Annotated S4" para una comprensión más profunda del modelo.
16:34 🎯 *Desafíos y soluciones en la modelación de secuencias largas.*
- Descripción de los desafíos al modelar secuencias largas, destacando la complejidad cuadrática de los modelos Transformer.
- Introducción a enfoques creativos para abordar el problema, como lejre memory units y hippo recurrent memory.
- Presentación del modelo S4 como una solución eficiente para la modelación de secuencias largas con estructuras de espacio de estado selectivas.
23:57 🌐 *Modelo de secuencia continua*
- Explicación del modelo de espacio de estados continuo.
- Transformación de la ecuación diferencial a una recurrencia lineal.
- Unrolling del bucle de retroalimentación continua en una recurrencia discreta.
28:10 🔄 *Modelo de convolución*
- Descripción del modelo de convolución en el espacio de estados.
- Conversión del modelo en una fórmula cerrada para la salida.
- Enfoque vectorizado mediante una única convolución para el cálculo de la salida.
34:32 📊 *Resultados y Benchmark*
- Presentación de un Benchmark de modelado de secuencias largas.
- Rendimiento superior del nuevo modelo en comparación con los baselines.
- Destaque de la eficacia del modelo en secuencias de hasta 16,000 pasos.
47:53 🔄 *Resumen de modelos de secuencia convolucional y recurrente.*
- Explicación de la vista convolucional y recurrente en el enfoque de atención.
- Descripción de la atención como umbral de atención para cada parte de la entrada.
- Introducción a la fórmula "a bar" y su papel en la dinámica temporal continua.
49:05 📊 *Desafíos y estructura del modelo de espacio de estado estructurado.*
- Desafíos con las dependencias a largo plazo en modelos de espacio de estado.
- Limitaciones en la representación del modelo de espacio de estado y problemas computacionales.
- Introducción a la fórmula específica para la matriz "a" que aborda los desafíos.
54:40 🚀 *Optimización y desafíos adicionales en el modelo S4.*
- Explicación de la limitación de no linealidades en el modelo S4.
- Descripción de cómo la convolución es más fácil para el entrenamiento, mientras que la recurrencia es mejor para la inferencia.
- Presentación de la solución mediante una fórmula específica para la matriz "a" en el modelo S4.
55:40 🔍 *Desafíos restantes y soluciones en el modelo de espacio de estado estructurado.*
- Reconocimiento de los problemas con las dependencias a largo plazo en el modelo de espacio de estado.
- Presentación de la fórmula específica para la matriz "a" y su impacto en la capacidad del modelo para abordar las dependencias a largo plazo.
- Explicación de cómo la estructura especial de la matriz "a" aborda los desafíos computacionales.
58:09 🧠 *Algoritmo para abordar los desafíos computacionales.*
- Descripción de la fórmula específica para la matriz "a" y su relación con la teoría de memorización del hipocampo.
- Introducción al algoritmo que permite el cálculo eficiente de la matriz "a" en el modelo de espacio de estado estructurado.
- Explicación de cómo el algoritmo reduce el tiempo de cálculo, haciendo que el modelo sea eficiente para secuencias largas.
01:00:53 🌐 *Estructura y evaluación del modelo S4.*
- Descripción de la composición del modelo S4 utilizando la matriz "a" derivada de la fórmula específica.
- Presentación de la estructura del modelo S4, incluyendo capas de normalización y la capa S4.
- Discusión sobre la evaluación del modelo en diversas tareas y modalidades de datos, como imágenes, texto, audio y series temporales.
01:12:12 🧠 *Importancia de la capacidad de memorización en LMU*
- La LMU tiene la capacidad de memorizar cualquier patrón dentro del margen de error de su redondeo.
- Esta propiedad ofrece la posibilidad de no comenzar desde cero al construir arquitecturas para modelos de lenguaje.
- Se destaca la ventaja de aprovechar esta capacidad para la memorización de secuencias en modelos de lenguaje.
01:13:10 🔄 *Comparación entre teoría de control continuo y discreto*
- La teoría de control continuo y discreto está bien desarrollada, y la distinción no parece crucial para aplicaciones específicas.
- Se plantea la pregunta sobre si, para modelos de lenguaje, el uso de la convolución puede ser tan efectivo como la discretización.
- Se menciona la posibilidad de aplicar funciones de convolución similares a las utilizadas en CNN para mejorar el rendimiento en modelos de lenguaje.
01:14:56 🧩 *Cabeza de inducción en modelos de lenguaje Transformer*
- Se introduce el concepto de "cabeza de inducción" en modelos de lenguaje Transformer.
- La cabeza de inducción aprende patrones específicos, como la asociación frecuente de palabras en secuencias.
- Se destaca la importancia de heredar la capacidad de memorización de secuencias para mejorar las predicciones en modelos de lenguaje.
01:19:09 🚀 *Perspectivas sobre el rendimiento de Mamba*
- Se menciona la impresionante actuación de Mamba en problemas pequeños en comparación con otros modelos.
- A pesar de los recursos limitados de la universidad, los resultados son notables, especialmente en problemas de menor escala.
- Se destaca la expectativa positiva sobre la escalabilidad de Mamba y su posible rendimiento en problemas más grandes.
Made with HARPA AI