Esta es la tercera parte de mi nueva serie de varias partes 🐍 Hacia modelos espaciales de estados de Mamba para imágenes, vídeos y series temporales.
METROAmba, el modelo que sustituirá al potente Transformer, ha recorrido un largo camino desde la idea inicial de utilizar modelos de espacio de estados (SSM) en el aprendizaje profundo.
Mamba agrega selectividad a los modelos de espacio de estados, lo que da como resultado un rendimiento similar al de un transformador y al mismo tiempo conserva la complejidad de trabajo subcuadrática de los SSM. Su análisis selectivo eficiente es 40 veces más rápido que una implementación estándar y puede alcanzar 5 veces el rendimiento de un transformador.
Únase a mí en esta inmersión profunda en Mamba donde descubriremos cómo la selectividad aborda las limitaciones de SSM anteriores, cómo Mamba supera los nuevos obstáculos que surgen con estos cambios y cómo podemos integrar Mamba en una arquitectura moderna de aprendizaje profundo.
