Falcon Mamba 7B 強大的新 AI 架構為 transformer 模型提供了替代方案

8月12日，阿布扎比技術創新研究所（TII）發布了一款名為 Falcon Mamba 7B 的新開源模型。同時，這款模型已經放在了Hugging Face平臺。

Mamba 7B 采用了一種新穎的Mamba狀態空間語言模型（SSLM）架構來處理各種文本生成任務，并在選定基準測試中優于其尺寸類別中的主流模型，包括Meta的Llama 3 8B、Llama 3.1 8B和Mistral 7B。

盡管，它是繼Falcon  180B、Falcon  40B 和Falcon  2 之后 TII 的第四個開放模型，但令人興奮的點在于，它是非Transformer架構的第一個類別，意義非比尋常。它正在迅速成為人工智能領域基于Transformer的大型語言模型 (LLM) 的新替代品。

據介紹，該模型采用了“Falcon License 2.0”，一種基于 Apache 2.0 的許可證。

01、Falcon Mamba 7B 有何優勢？

盡管變換模型繼續在生成式人工智能領域占據主導地位，但研究人員指出，該架構在處理較長的文本時可能會遇到困難。

本質上，Transformer 的注意力機制通過將每個單詞（或標記）與文本中的每個單詞進行比較來理解上下文，它需要更多的計算能力和內存來處理不斷增長的上下文窗口。

如果不相應地擴展資源，推理速度就會變慢，并達到無法處理超過一定長度的文本的程度。

為了克服這些障礙，狀態空間語言模型(SSLM) 架構應運而生，該架構通過在處理單詞時不斷更新“狀態”來工作，已成為一種有前途的替代方案。一些組織已經部署了它——TII 是最新的采用者。

據 TII 介紹，其全新的 Falcon 型號采用了 Mamba SSM 架構，該架構最初由卡內基梅隆大學和普林斯頓大學的研究人員在 2023 年 12 月的一篇論文中提出。

該架構使用一種選擇機制，允許模型根據輸入動態調整其參數。這樣，模型可以關注或忽略特定輸入，類似于注意力機制在 Transformer 中的工作方式，同時提供處理長文本序列（例如整本書）的能力，而無需額外的內存或計算資源。

TII 指出，該方法使模型適用于企業級機器翻譯、文本摘要、計算機視覺和音頻處理任務以及估計和預測等任務。

02、挑戰 Meta、Google 和 Mistral

為了了解 Falcon Mamba 7B 與同尺寸級別領先的 transformer 模型的表現如何，該研究所進行了一項測試，以確定使用單個 24GB A10GPU 時模型可以處理的最大上下文長度。

結果顯示，Falcon Mamba“可以適應比基于 SoTA Transformer 的模型更大的序列，同時理論上如果逐個處理整個上下文標記，或者按適合 GPU 的大小處理標記塊（稱為順序并行），則能夠適應無限的上下文長度?！?/p>

Falcon  7B

在單獨的吞吐量測試中，它的表現優于 Mistral 7B 高效的滑動窗口注意力架構，能夠以恒定的速度生成所有 token，并且不會增加 CUDA 峰值內存。

即使在標準行業基準中，新模型的性能也優于或幾乎與流行的變壓器模型以及純和混合狀態空間模型的性能相同。

例如，在 Arc、TruthfulQA 和 GSM8K 基準測試中，Falcon Mamba 7B 得分分別為 62.03%、53.42% 和 52.54%，明顯優于 Llama 3 8B、Llama 3.1 8B、Gemma 7B和 Mistral 7B。

然而，在 MMLU 和 Hellaswag 基準測試中，它緊隨所有這些模型之后。

但這僅僅是一個開始。下一步，TII 計劃進一步優化模型設計，以提高其性能并覆蓋更多的應用場景。

TII 人工智能跨中心部門代理首席研究員 Hakim Hacid 博士在一份聲明中表示：“此次發布代表著向前邁出的重大一步，它激發了新的觀點，并進一步推動了對智能系統的探索。在 TII，我們正在突破 SSLM 和 transformer 模型的界限，以激發生成式人工智能的進一步創新。”

總體而言，TII 的 Falcon 系列語言模型下載量已超過 4500 萬次，成為阿聯酋最成功的 LLM 版本之一。

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本文轉載自??51CTO技術棧??