समाचारं

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

मशीन हृदय रिपोर्ट

सम्पादक: पाण्डा

मम्बा उत्तमः अस्ति, परन्तु तस्य विकासः अद्यापि प्राक् एव अस्ति ।

अत्र बहवः गहनशिक्षणवास्तुकलाः सन्ति, परन्तु अन्तिमेषु वर्षेषु सफलतमः अस्ति Transformer, यः बहुषु अनुप्रयोगक्षेत्रेषु स्वस्य वर्चस्वं स्थापितवान् अस्ति

अस्याः सफलतायाः एकः प्रमुखः चालकः ध्यानतन्त्रम् अस्ति, यत् Transformer-आधारित-प्रतिमानानाम् उत्तम-सन्दर्भ-अवगमनं प्राप्तुं निवेश-अनुक्रमस्य प्रासंगिक-भागेषु ध्यानं दातुं शक्नोति परन्तु ध्यानतन्त्रस्य दोषः अस्ति यत् गणनायाः उपरिभारः अधिकः भवति, यः निवेशस्य आकारेण सह द्विघातरूपेण वर्धते, येन अतीव दीर्घग्रन्थानां संसाधनं कठिनं भवति

सौभाग्येन किञ्चित्कालपूर्वं महतीं क्षमतायुक्तं नूतनं वास्तुकला जन्म अभवत् : संरचितस्थिति-अन्तरिक्ष-अनुक्रम-प्रतिरूपम् (SSM) । इदं वास्तुकला क्रमदत्तांशेषु जटिलनिर्भरतां कुशलतया गृहीतुं शक्नोति, येन एतत् Transformer इत्यस्य शक्तिशाली प्रतिद्वन्द्वी भवति ।

अस्य प्रकारस्य प्रतिरूपस्य परिकल्पना शास्त्रीयस्थिति-अन्तरिक्ष-प्रतिरूपात् प्रेरिता अस्ति - वयं पुनरावर्तनीय-तंत्रिका-जालस्य, कन्वोल्यूशनल्-तंत्रिका-जालस्य च संलयन-प्रतिरूपरूपेण चिन्तयितुं शक्नुमः तेषां गणना लूप् अथवा कन्वोल्यूशन-क्रियाणां उपयोगेन कुशलतया कर्तुं शक्यते, येन गणना-ओवरहेडः अनुक्रमदीर्घतायाः सह रेखीयरूपेण वा प्रायः रेखीयरूपेण वा स्केल कर्तुं शक्नोति, येन गणनाव्ययस्य महती न्यूनता भवति

अधिकविशेषतः, SSM इत्यस्य सफलतमेषु रूपेषु अन्यतमः Mamba इत्यस्य पूर्वमेव Transformer इत्यस्य तुलनीयाः मॉडलिंग् क्षमता अस्ति, तथा च अनुक्रमदीर्घतायाः सह रेखीयमापनीयतां निर्वाहयति

माम्बा प्रथमं सरलं तथापि प्रभावी चयनतन्त्रं परिचययति यत् इनपुट्-आधारितं एसएसएम-पुनर्मापनं करोति, यत् अप्रासंगिकसूचनाः छानन् अपि आदर्शं आवश्यकं प्रासंगिकं च आँकडान् अनिश्चितकालं यावत् धारयितुं शक्नोति ततः, माम्बा इत्यत्र हार्डवेयर-जागरूकं एल्गोरिदम् अपि अन्तर्भवति यत् चक्रीयरूपेण मॉडलस्य गणनां कर्तुं कन्वोल्यूशनस्य स्थाने स्कैन् इत्यस्य उपयोगं करोति, यत् A100 GPU इत्यत्र गणनावेगं ३ गुणाधिकं वर्धयितुं शक्नोति

यथा चित्रे १ दर्शितं, जटिलदीर्घक्रमदत्तांशस्य प्रतिरूपणस्य शक्तिशालिनः क्षमतया, निकट-रेखीयमापनीयता च, माम्बा मूलभूतप्रतिरूपरूपेण उद्भूतः अस्ति तथा च सङ्गणकदृष्टिः, प्राकृतिकभाषाप्रक्रियाकरणं, चिकित्सा इत्यादिषु बहुषु अनुसन्धानविकासक्षेत्रेषु क्रान्तिं कर्तुं अपेक्षितम् अस्ति care.

अतः माम्बा-संशोधनस्य अनुप्रयोगस्य च साहित्यं तीव्रगत्या वर्धमानं चक्करः च भवति, व्यापकसमीक्षाप्रतिवेदनं च महत् लाभाय भविष्यति अधुना एव हाङ्गकाङ्ग-पॉलिटेक्निक-विश्वविद्यालयस्य शोधदलेन arXiv इत्यत्र स्वस्य योगदानं प्रकाशितम् ।

• Paper title: मम्बस्य एकः सर्वेक्षणः
• पेपर पता: https://arxiv.org/pdf/2408.01129

अस्मिन् समीक्षाप्रतिवेदने माम्बा इत्यस्य सारांशः बहुभिः दृष्टिकोणैः कृतः अस्ति, यत् न केवलं आरम्भकानां माम्बा इत्यस्य मूलभूतकार्यतन्त्रं ज्ञातुं साहाय्यं कर्तुं शक्नोति, अपितु अनुभविनां अभ्यासकानां नवीनतमप्रगतिः अवगन्तुं अपि साहाय्यं कर्तुं शक्नोति।

माम्बा एकः लोकप्रियः शोधदिशा अस्ति, अतः अनेके दलाः समीक्षाप्रतिवेदनानि लिखितुं प्रयतन्ते, अस्य लेखस्य अतिरिक्तं राज्यस्य अन्तरिक्षप्रतिरूपेषु अथवा दृश्यमाम्बा इत्यत्र केन्द्रीकृताः अन्ये समीक्षाः सन्ति : १.

• माम्बा-360: दीर्घक्रमप्रतिरूपणार्थं ट्रांसफार्मरविकल्परूपेण राज्यस्थानप्रतिमानानाम् सर्वेक्षणम्: पद्धतयः, अनुप्रयोगाः, चुनौतयः च। arXiv:2404.16112
• ट्रांसफार्मरस्य नवीन-पीढी-जाल-विकल्पस्य कृते राज्य-अन्तरिक्ष-प्रतिरूपम् : एकः सर्वेक्षणः । arXiv:2404.09516
• दृष्टि माम्बा : एकं व्यापकं सर्वेक्षणं वर्गीकरणं च। arXiv:2405.04404
• दृष्टि माम्बा विषये एकः सर्वेक्षणः : आदर्शाः, अनुप्रयोगाः, आव्हानानि च। arXiv:2404.18861
• दृश्यमाम्बा विषये एकः सर्वेक्षणः। arXiv:2404.15956

प्रारम्भिक ज्ञान

माम्बा पुनरावर्तन-तंत्रिका-जालस्य (RNN) चक्रीयरूपरेखां, ट्रांसफार्मरस्य समानान्तर-गणना-अवधान-तन्त्रं, राज्य-अन्तरिक्ष-प्रतिरूपस्य (SSM) रेखीय-लक्षणं च संयोजयति अतः मम्बं पूर्णतया अवगन्तुं प्रथमं एतानि त्रीणि वास्तुकलानि अवगन्तुं आवश्यकम् ।

पुनरावर्ती तंत्रिका जाल

पुनरावर्तनीयाः तंत्रिकाजालस्य (RNN) आन्तरिकस्मृतिः धारयितुं क्षमतायाः कारणात् अनुक्रमदत्तांशस्य संसाधने उत्तमाः भवन्ति ।

विशेषतः, प्रत्येकं असततसमयपदे k, एकः मानकः RNN पूर्वसमयपदस्य गुप्तस्थित्या सह मिलित्वा सदिशं संसाधयति, ततः अन्यं सदिशं निर्गच्छति, गुप्तस्थितिं च अद्यतनं करोति एषा गुप्तस्थितिः आरएनएन-स्मृतिरूपेण उपयोक्तुं शक्यते, यत् पूर्वं दृष्टां निवेशसूचनां धारयितुं शक्नोति । एषा गतिशीलस्मृतिः RNN इत्यस्य भिन्नदीर्घतायाः क्रमान् नियन्त्रयितुं शक्नोति ।

अर्थात् आरएनएन एकं अरैखिकं पुनरावर्तनीयं प्रतिरूपं यत् गुप्तस्थितौ संगृहीतस्य ऐतिहासिकज्ञानस्य उपयोगेन कालगतप्रतिमानं प्रभावीरूपेण गृह्णाति ।

परिवर्तक

ट्रांसफॉर्मरस्य आत्म-ध्यानतन्त्रं निवेशानां मध्ये वैश्विकनिर्भरतां गृहीतुं साहाय्यं करोति । एतत् प्रत्येकं स्थानं अन्यस्थानसापेक्षं महत्त्वं आधारीकृत्य भारं नियुक्त्य क्रियते । अधिकविशिष्टतया, मूलनिवेशं प्रथमं रेखीयरूपेण परिवर्तितं भवति यत् निवेशसदिशानां अनुक्रमं x त्रिविधसदिशेषु परिवर्तयति: प्रश्नः Q, कुञ्जी K, मूल्यं V च ।

ततः सामान्यीकृतं ध्यानाङ्कं S गण्यते ध्यानभारं च गण्यते ।

एकं ध्यानकार्यं कर्तुं शक्नुवन्त्याः अतिरिक्तं बहुशिरः ध्यानं अपि कर्तुं शक्नुमः । एतेन मॉडल् भिन्नप्रकारस्य सम्बन्धान् गृहीतुं बहुदृष्टिकोणात् निवेशक्रमान् अवगन्तुं च शक्नोति । बहु-शिरः ध्यानं समानान्तरेण निवेश-अनुक्रमं संसाधितुं स्व-ध्यान-मॉड्यूलस्य बहु-समूहानां उपयोगं करोति । एतेषु प्रत्येकं शिरः स्वतन्त्रतया कार्यं करोति तथा च मानक-आत्म-अवधान-तन्त्राणां समानानि गणनानि करोति ।

तदनन्तरं प्रत्येकस्य शिरस्य ध्यानभाराः समुच्चय संयोजयित्वा मूल्यसदिशानां भारितयोगः प्राप्यते । एतत् समुच्चयपदं प्रतिरूपं बहुशिराणां सूचनानां उपयोगं कर्तुं शक्नोति तथा च निवेशक्रमे अनेकविधप्रतिमानानाम्, सम्बन्धानां च ग्रहणं कर्तुं शक्नोति ।

राज्यस्थानम्

राज्यस्थानप्रतिरूपं (SSM) एकः पारम्परिकः गणितीयरूपरेखा अस्ति यस्य उपयोगेन कालान्तरे प्रणाल्याः गतिशीलव्यवहारस्य वर्णनं कर्तुं शक्यते । अन्तिमेषु वर्षेषु एसएसएम इत्यस्य उपयोगः साइबरनेटिक्स, रोबोटिक्स, अर्थशास्त्र इत्यादिषु अनेकेषु भिन्नक्षेत्रेषु भवति ।

स्वस्य मूलतः, SSM "state" इति गुप्तचरसमूहस्य माध्यमेन प्रणाल्याः व्यवहारं प्रतिबिम्बयति, यत् समयदत्तांशस्य आश्रयान् प्रभावीरूपेण गृहीतुं शक्नोति आरएनएन इत्यस्य विपरीतम् एसएसएम एकः रेखीयप्रतिरूपः अस्ति यस्य साहचर्यगुणाः सन्ति । विशेषतया, क्लासिक-अवस्था-अन्तरिक्ष-प्रतिरूपं N-आयामी-गुप्त-अवस्था h (t) इत्यस्य माध्यमेन वर्तमानसमये t इत्यत्र इनपुट् x तथा आउटपुट् y इत्येतयोः मध्ये सम्बन्धस्य प्रतिरूपणार्थं द्वौ प्रमुखौ समीकरणौ (स्थितिसमीकरणं अवलोकनसमीकरणं च) निर्माति

• विच्छेदनम्

यन्त्रशिक्षणस्य आवश्यकतानां पूर्तये एसएसएम-इत्यनेन निरन्तरमापदण्डान् विच्छिन्नमापदण्डेषु परिवर्तनं कृत्वा विच्छेदनप्रक्रिया करणीयम् । सामान्यतया विच्छेदनपद्धतीनां लक्ष्यं यथासम्भवं समानं अभिन्नक्षेत्रं कृत्वा निरन्तरसमयं K असततान्तरेषु विभक्तुं भवति एतत् लक्ष्यं प्राप्तुं SSM द्वारा स्वीकृतेषु एकं प्रतिनिधिसमाधानं Zero-Order Hold (ZOH) अस्ति, यत् Δ = [_{−1}, _ ] अन्तरालस्य उपरि फंक्शन् मूल्यं नित्यं तिष्ठति इति कल्पयति असतत-एसएसएम-संरचना पुनरावर्तनीय-तंत्रिका-जालस्य सदृशी भवति, अतः असतत-एसएसएम-इत्येतत् Transformer-आधारित-माडल-अपेक्षया अधिक-कुशलतया अनुमान-प्रक्रियाम् कर्तुं शक्नोति

• कन्वोल्यूशन गणना

असतत एसएसएम एकः रेखीयप्रणाली अस्ति यस्याः साहचर्यगुणाः सन्ति तथा च भ्रमात्मकगणनाभिः सह निर्विघ्नतया एकीकृतः भवितुम् अर्हति ।

आरएनएन, ट्रांसफॉर्मर, एसएसएम इत्येतयोः सम्बन्धः

चित्रे २ RNN, Transformer, SSM इत्येतयोः गणना-एल्गोरिदम् दर्शितम् अस्ति ।

एकतः पारम्परिकाः आरएनएन-इत्येतत् अरैखिक-पुनरावृत्ति-रूपरेखायाः आधारेण कार्यं कुर्वन्ति, यत्र प्रत्येकं गणना केवलं पूर्वगुप्त-स्थितेः वर्तमान-निवेशस्य च उपरि निर्भरं भवति

यद्यपि एतत् रूपं RNN इत्यस्मै स्वप्रतिगमनानुमानस्य समये शीघ्रं उत्पादनं जनयितुं शक्नोति तथापि एतत् RNN कृते GPU इत्यस्य समानान्तरगणनाशक्तिं पूर्णतया उपयोक्तुं अपि कठिनं करोति, यस्य परिणामेण मन्दतरं मॉडलप्रशिक्षणं भवति

Transformer आर्किटेक्चर तु समानान्तरेण बहुषु प्रश्न-कुंजी-युग्मेषु मैट्रिक्स-गुणान् करोति, तथा च मैट्रिक्स-गुणान् हार्डवेयर-संसाधनेषु कुशलतया आवंटयितुं शक्यते, येन ध्यान-आधारित-प्रतिरूपस्य द्रुततरं प्रशिक्षणं भवति परन्तु यदि भवान् Transformer-आधारितं मॉडलं प्रतिक्रियाः अथवा भविष्यवाणीं जनयितुं इच्छति तर्हि अनुमानप्रक्रिया अतीव समयग्राही भवितुम् अर्हति ।

RNN तथा Transformer इत्येतयोः विपरीतम्, ये केवलं एकस्य प्रकारस्य गणनायाः समर्थनं कुर्वन्ति, असतत SSM अत्यन्तं लचीला भवति, तस्य रेखीयप्रकृतेः कारणात्, एतत् लूप् गणनां तथा कन्वोल्यूशन गणनां च समर्थयितुं शक्नोति एतत् विशेषता एसएसएम न केवलं कुशलं अनुमानं प्राप्तुं अपितु समानान्तरप्रशिक्षणमपि प्राप्तुं शक्नोति । परन्तु एतत् ज्ञातव्यं यत् अत्यन्तं पारम्परिकः एसएसएम समय-अविकारी भवति, अर्थात् तस्य A, B, C, Δ च मॉडल-निवेश x इत्यस्मात् स्वतन्त्राः सन्ति । एतेन तस्य सन्दर्भ-जागरूकप्रतिरूपणक्षमता सीमिताः भविष्यन्ति, येन SSM चयनात्मकप्रतिलिपिकरणादिषु केषुचित् विशिष्टकार्येषु दुर्बलं कार्यं करिष्यति ।

मम्बा

पारम्परिक एसएसएम इत्यस्य उपर्युक्तानां दोषाणां समाधानार्थं सन्दर्भ-जागरूक-प्रतिरूपणं प्राप्तुं च अल्बर्ट् गुः त्रि-दाओ च माम्बा-इत्येतत् प्रस्तावितवन्तौ, यस्य उपयोगः सार्वभौमिक-अनुक्रम-मूलभूत-प्रतिरूपस्य मेरुदण्ड-जालरूपेण कर्तुं शक्यते "पञ्चगुणं थ्रूपुट्," इति प्रतिवेदनं पश्यन्तु performance comprehensively surrounds Transformer: नवीनं वास्तुकला माम्बा एआइ वृत्तं विस्फोटयति"।

तदनन्तरं तयोः द्वयोः अपि मम्बा-२ इत्यस्य प्रस्तावः अभवत्, यस्मिन् संरचित-अन्तरिक्ष-स्थिति-द्वैतता (SSD/Structured Space-State Duality) इत्यनेन एकं दृढं सैद्धान्तिकं रूपरेखां निर्मितम् यत् संरचितं SSM इत्येतत् विभिन्नरूपेण ध्यानं सम्बध्दयति एतेन अस्मान् प्रवासं कर्तुं शक्यते मूलतः Transformer to SSM कृते विकसिताः एल्गोरिदम्स् तथा सिस्टम् अनुकूलनप्रौद्योगिकीः भवान् Heart of the Machine इति प्रतिवेदनं "Fighting Transformer Again!" मूललेखकस्य नेतृत्वे माम्बा २ अत्र अस्ति, नूतनवास्तुकलायां प्रशिक्षणदक्षता च महती उन्नता अभवत्” इति ।

माम्बा-१: हार्डवेयर-जागरूक-एल्गोरिदम् इत्यस्य उपयोगेन चयनात्मकं राज्य-अन्तरिक्ष-प्रतिरूपम्

माम्बा-1 संरचितराज्यस्थानप्रतिरूपस्य आधारेण त्रीणि प्रमुखाणि नवीनप्रौद्योगिकीनि परिचययति, यथा स्मृतिप्रारम्भः, चयनतन्त्रं तथा च उच्चक्रमबहुपदप्रक्षेपणसञ्चालकस्य (HiPPO) आधारितं हार्डवेयर-जागरूकगणना यथा चित्रे ३ दर्शितम् । एतेषां तकनीकानां लक्ष्यं एसएसएम इत्यस्य दीर्घदूरपर्यन्तं रेखीयसमयश्रृङ्खलाप्रतिरूपणक्षमतासु सुधारः भवति ।

विशेषतया, आरम्भरणनीतिः दीर्घकालीनस्मृतिं प्रभावीरूपेण प्रवर्धयितुं सुसंगतं गुप्तस्थितिमात्रिकां निर्माति ।

ततः चयनतन्त्राणि एसएसएम-समूहं बोधगम्यसामग्रीणां प्रतिनिधित्वं प्राप्तुं समर्थयन्ति ।

अन्ते प्रशिक्षणदक्षतां सुधारयितुम् माम्बा इत्यत्र हार्डवेयर-जागरूकगणना-एल्गोरिदम्-द्वयम् अपि समाविष्टम् अस्ति : Parallel Associative Scan तथा Memory Recomputation इति

मम्बा-2: अवस्था अन्तरिक्ष द्वैत

ट्रांसफार्मर इत्यनेन अनेकविधप्रौद्योगिकीनां विकासाय प्रेरणा दत्ता, यथा पैरामीटर्-कुशल-सूक्ष्म-ट्यूनिङ्गः, विनाशकारी-विस्मरण-शमनः, मॉडल-क्वाण्टाइजेशनं च राज्य-अन्तरिक्ष-प्रतिमानानाम् अपि लाभं प्राप्तुं मूलतः ट्रांसफार्मर-कृते विकसितानां एतासां प्रौद्योगिकीनां कृते माम्बा-2 एकं नूतनं रूपरेखां प्रवर्तयति: संरचितराज्य-अन्तरिक्ष-द्वैतता (SSD) एषा रूपरेखा सैद्धान्तिकरूपेण एसएसएम तथा ध्यानस्य विभिन्नरूपं सम्बध्दयति ।

अनिवार्यतया, SSD दर्शयति यत् Transformer द्वारा प्रयुक्तं ध्यानतन्त्रं तथा SSM मध्ये प्रयुक्तं रेखीयसमय-अविकारी प्रणाली च अर्ध-विभाज्य-मात्रिक-परिवर्तनरूपेण द्रष्टुं शक्यते

तदतिरिक्तं अल्बर्ट् गु तथा त्रि दाओ इत्यनेन अपि सिद्धं कृतं यत् चयनात्मकः एसएसएम अर्ध-विभाज्य-मास्क-मात्रिकायाः ​​उपयोगेन कार्यान्वितस्य संरचितस्य रेखीय-अवधान-तन्त्रस्य समकक्षः अस्ति

Mamba-2 SSD आधारितं कम्प्यूटिंग् पद्धतिं परिकल्पयति यत् हार्डवेयरस्य अधिककुशलतया उपयोगं करोति, ब्लॉक् डिकम्पोजिशन मैट्रिक्स मल्टीप्लिकेशन एल्गोरिदम् इत्यस्य उपयोगेन ।

विशेषतः, अस्य आकृतिरूपान्तरणस्य माध्यमेन राज्य-अन्तरिक्ष-प्रतिरूपस्य अर्ध-विभाज्य-मात्रिकायाः ​​रूपेण व्यवहारं कृत्वा, माम्बा-2 एतां गणनां आकृति-खण्डेषु विघटयितुं समर्थः भवति, यत्र तिर्यक्-खण्डाः अन्तर-खण्ड-गणनान् प्रतिनिधियन्ति यदा तु अतिरक्तखण्डाः एसएसएमस्य गुप्तस्थितिविघटनद्वारा अन्तरखण्डगणनायाः प्रतिनिधित्वं कुर्वन्ति । एषा पद्धतिः माम्बा-२ इत्यस्य प्रशिक्षणवेगं माम्बा-१ इत्यस्य समानान्तरसहसंबन्धस्कैन् इत्यस्मात् २-८ गुणाधिकं द्रुतं भवितुं शक्नोति, यदा तु कार्यक्षमता ट्रान्सफॉर्मर इत्यनेन सह तुलनीयं भवति

मम्बा खण्ड

माम्बा-१, माम्बा-२ इत्येतयोः ब्लॉक्-डिजाइनं अवलोकयामः । चित्रे ४ द्वयोः वास्तुकलायोः तुलना कृता अस्ति ।

Mamba-1 इत्यस्य डिजाइनः SSM-केन्द्रितः अस्ति, यत्र चयनात्मकस्य SSM स्तरस्य कार्यं इनपुट् अनुक्रमात् X तः Y पर्यन्तं मैपिंगं कर्तुं भवति । अस्मिन् परिकल्पने प्रारम्भे X इत्यस्य रेखीयप्रक्षेपणस्य निर्माणानन्तरं (A, B, C) इत्यस्य रेखीयप्रक्षेपणस्य उपयोगः भवति । ततः, आउटपुट् Y प्राप्तुं समानान्तरसहसंबन्धस्य उपयोगेन चयनात्मकस्य SSM-एककस्य माध्यमेन इनपुट् टोकन तथा स्टेट् मैट्रिक्सस्य स्कैनिङ्गं भवति । तदनन्तरं, Mamba-1 एकं skip संयोजनं स्वीकुर्वति यत् विशेषतापुनः उपयोगं प्रोत्साहयति तथा च कार्यप्रदर्शनक्षयसमस्यां न्यूनीकरोति यत् प्रायः मॉडलप्रशिक्षणस्य समये भवति अन्ते मानकसामान्यीकरणेन अवशिष्टसंयोजनैः सह अस्य मॉड्यूलस्य स्तब्धरूपेण स्तम्भनेन माम्बाप्रतिरूपस्य निर्माणं भवति ।

Mamba-2 इत्यस्य विषये तु [X, A, B, C] तः Y पर्यन्तं मैपिंगं निर्मातुं SSD लेयर इत्यस्य परिचयः भवति । एतत् खण्डस्य आरम्भे एकस्य प्रक्षेपणस्य उपयोगेन [X, A, B, C] एकत्रैव प्रक्रियां कृत्वा प्राप्तं भवति, यथा मानकध्यानवास्तुकलाः समानान्तरेण Q, K, V प्रक्षेपणं कथं जनयन्ति

अर्थात् क्रमस्य रेखीयप्रक्षेपणं हृत्वा माम्बा-१ खण्डस्य आधारेण माम्बा-२ खण्डः सरलः भवति । एतेन SSD आर्किटेक्चरः Mamba-1 इत्यस्य समानान्तरचयनात्मकस्कैन् इत्यस्मात् शीघ्रं गणनां कर्तुं शक्नोति । तदतिरिक्तं प्रशिक्षणस्थिरतां सुधारयितुम् माम्बा-२ स्किप् कनेक्शन् इत्यस्य अनन्तरं सामान्यीकरणस्तरं अपि योजयति ।

माम्बा-प्रतिरूपस्य विकासः भवति

राज्यस्य अन्तरिक्षप्रतिरूपं माम्बा च अद्यतनकाले तीव्रगत्या विकसितौ अस्ति तथा च महतीं क्षमतायुक्तं मूलभूतं प्रतिरूपं मेरुदण्डजालविकल्पं जातम् । यद्यपि प्राकृतिकभाषासंसाधनकार्येषु माम्बा उत्तमं प्रदर्शनं करोति तथापि अद्यापि तस्य काश्चन समस्याः सन्ति, यथा स्मृतिहानिः, भिन्नकार्यं प्रति सामान्यीकरणे कठिनता, ट्रान्सफॉर्मर-आधारितभाषाप्रतिमानानाम् अपेक्षया जटिलप्रतिमानयोः दुर्बलप्रदर्शनं च एतासां समस्यानां समाधानार्थं शोधसमुदायेन माम्बा-वास्तुकलायां बहवः सुधाराः प्रस्ताविताः । विद्यमानं शोधं मुख्यतया परिवर्तनखण्डनिर्माणं, स्कैनप्रतिमानं, स्मृतिप्रबन्धनं च केन्द्रितम् अस्ति । सारणी 1 श्रेणीनुसारं प्रासंगिकाध्ययनस्य सारांशं ददाति।

ब्लॉक डिजाइन

माम्बा-खण्डस्य परिकल्पना, संरचना च माम्बा-प्रतिरूपस्य समग्र-प्रदर्शने महत् प्रभावं जनयति, अतः एतत् प्रमुखं शोध-केन्द्रं जातम्

यथा चित्रे ५ दर्शितं, विद्यमानसंशोधनं नूतनमाम्बामॉड्यूलनिर्माणस्य विभिन्नपद्धतीनां आधारेण त्रयः वर्गेषु विभक्तुं शक्यते:

• एकीकरणपद्धतिः : प्रभावस्य कार्यक्षमतायाः च मध्ये सन्तुलनं प्राप्तुं अन्यैः मॉडलैः सह माम्बा-खण्डान् एकीकृत्य;
• प्रतिस्थापनविधिः : अन्येषु मॉडलरूपरेखासु मुख्यस्तरानाम् स्थाने माम्बा-खण्डानां उपयोगं कुर्वन्तु;
• परिवर्तनविधिः : क्लासिक-माम्बा-खण्डस्य अन्तः घटकान् परिवर्तयन्तु ।

स्कैन मोड

समानान्तरसहसंबन्धस्कैनिङ्गं माम्बाप्रतिरूपस्य अन्तः एकः प्रमुखः घटकः अस्ति अस्य लक्ष्यं चयनतन्त्रेण उत्पन्नानां गणनासमस्यानां समाधानं, प्रशिक्षणप्रक्रियायाः गतिं सुधारयितुम्, स्मृतेः आवश्यकतां न्यूनीकर्तुं च अस्ति एतत् समय-विभिन्न-SSM-इत्यस्य रेखीय-प्रकृतेः शोषणेन हार्डवेयर-स्तरस्य कोर-संलयनस्य पुनर्गणनस्य च डिजाइनं कृत्वा प्राप्तं भवति । परन्तु माम्बा इत्यस्य एकदिशा अनुक्रमप्रतिरूपणप्रतिमानं विविधदत्तांशस्य व्यापकशिक्षणाय अनुकूलं नास्ति, यथा चित्राणि, भिडियो च ।

एतस्याः समस्यायाः निवारणाय केचन शोधकर्तारः माम्बा-प्रतिरूपस्य कार्यक्षमतायाः उन्नयनार्थं तस्य प्रशिक्षणप्रक्रियायाः सुविधायै च नूतनानां कुशलानाम् स्कैनिङ्ग-पद्धतीनां अन्वेषणं कृतवन्तः यथा चित्रे ६ दर्शितं, स्कैनिङ्ग-विधिविकासस्य दृष्ट्या विद्यमानसंशोधनपरिणामानां द्वयोः वर्गयोः विभक्तुं शक्यते ।

• समतल-स्कैनिङ्ग-विधिः : समतल-दृष्टिकोणात् टोकन-अनुक्रमं पश्यन्तु तथा च अस्य आधारेण मॉडल-निवेशं संसाधयन्तु;
• स्टीरियोस्कोपिक स्कैनिङ्ग पद्धतिः : आयामेषु, चैनलेषु अथवा स्केलेषु मॉडल् इनपुट् स्कैनिङ्गं करणीयम्, यत् अग्रे त्रयेषु वर्गेषु विभक्तुं शक्यते: पदानुक्रमितस्कैनिंग्, स्पेसियोटेम्पोरल् स्कैनिङ्ग्, हाइब्रिड् स्कैनिङ्ग् च

स्मृति प्रबन्धन

आरएनएन इत्यस्य सदृशं राज्यस्थानप्रतिरूपस्य अन्तः गुप्तस्थितीनां स्मृतिः पूर्वपदानां सूचनां प्रभावीरूपेण संगृह्णाति अतः एसएसएमस्य समग्रप्रदर्शने महत्त्वपूर्णः प्रभावः भवति यद्यपि माम्बा स्मृतिप्रारम्भार्थं HiPPO-आधारितपद्धतिं प्रवर्तयति तथापि SSM-एकके स्मृति-प्रबन्धनं कठिनं भवति, यस्मिन् स्तरात् पूर्वं गुप्तसूचनाः स्थानान्तरणं, हानिरहितस्मृतिसंपीडनं च भवति

अस्य कृते अनेके अग्रणी-अध्ययनेषु स्मृति-प्रारम्भः, संपीडनं, संयोजनं च इत्यादीनि भिन्नानि समाधानाः प्रस्तावितानि सन्ति ।

विविधदत्तांशस्य अनुकूलतां माम्बां कुर्वन्तु

माम्बा वास्तुकला चयनात्मकराज्यस्थानप्रतिरूपस्य विस्तारः अस्ति अस्य चक्रीयप्रतिरूपस्य मूलभूतलक्षणं भवति अतः पाठः, समयश्रृङ्खला, वाक् इत्यादीनां अनुक्रमदत्तांशस्य संसाधनार्थं सामान्यमूलप्रतिरूपरूपेण अतीव उपयुक्तम् अस्ति

न केवलं, केचन अद्यतन-अग्रणी-संशोधनेन माम्बा-वास्तुकलानां अनुप्रयोग-परिदृश्यानां विस्तारः कृतः, येन न केवलं अनुक्रम-दत्तांशं संसाधितुं शक्यते, अपितु चित्रेषु, मानचित्रेषु च इत्यादिषु क्षेत्रेषु अपि उपयोक्तुं शक्यते, यथा चित्रे ७ दर्शितम् अस्ति

एतेषां अध्ययनानाम् लक्ष्यं मम्बा इत्यस्य दीर्घकालीननिर्भरतां प्राप्तुं उत्तमक्षमतायाः पूर्णं लाभं ग्रहीतुं, तथैव शिक्षण-तर्क-प्रक्रियासु तस्य कार्यक्षमतायाः लाभं ग्रहीतुं च अनुमतिः अस्ति सारणी २ एतेषां शोधपरिणामानां संक्षेपेण सारांशं ददाति ।

अनुक्रमदत्तांशः

अनुक्रमदत्तांशः विशिष्टक्रमेण एकत्रितं व्यवस्थितं च दत्तांशं निर्दिशति, यत्र दत्तांशबिन्दुक्रमः महत्त्वपूर्णः भवति । अस्मिन् समीक्षाप्रतिवेदने प्राकृतिकभाषा, विडियो, समयश्रृङ्खला, वाक्, मानवगतिदत्तांशः च समाविष्टाः विविधक्रमदत्तांशयोः उपरि माम्बा इत्यस्य अनुप्रयोगस्य व्यापकरूपेण सारांशः कृतः अस्ति विस्तरेण मूलपत्रं पश्यन्तु।

अक्रमिकदत्तांशः

क्रमिकदत्तांशस्य विपरीतम् अक्रमदत्तांशः विशिष्टक्रमं न अनुसरति । अस्य दत्तांशबिन्दवः दत्तांशस्य अर्थं महत्त्वपूर्णतया प्रभावितं विना यथाक्रमं व्यवस्थितुं शक्यन्ते । एषः निहितक्रमस्य अभावः पुनरावर्तनीयानां प्रतिमानानाम् (RNN, SSM इत्यादीनां) कृते कठिनः भवितुम् अर्हति ये विशेषतया आँकडासु कालनिर्भरतां गृहीतुं विनिर्मिताः सन्ति

आश्चर्यवत्, केचन हाले संशोधनेन माम्बा (एकः प्रतिनिधिः SSM) सफलतया अ-अनुक्रमिकदत्तांशं संसाधितुं सक्षमः अभवत्, यत्र चित्राणि, नक्शाः, बिन्दुमेघदत्तांशः च सन्ति

बहुविध दत्तांशः

एआइ इत्यस्य धारणा-दृश्य-अवगमन-क्षमतासु सुधारं कर्तुं बहुविध-विधिभ्यः आँकडानां एकीकरणं कर्तुं शक्यते, यथा भाषा (अनुक्रमिकदत्तांशः) तथा च चित्राणि (अक्रमिकदत्तांशः) एतादृशः एकीकरणं अतीव बहुमूल्यं पूरकं च सूचनां दातुं शक्नोति।

अन्तिमेषु वर्षेषु बहुविधबृहत्भाषाप्रतिमानं (MLLM) सर्वाधिकं लोकप्रियं शोधकेन्द्रं जातम् अस्ति; यद्यपि क्षेत्रे ट्रांसफॉर्मर प्रबलविधिः अभवत् तथापि मिश्रितस्रोतदत्तांशस्य संरेखणं कर्तुं तथा अनुक्रमदीर्घतायाः सह रेखीयजटिलतामापनं प्राप्तुं तस्य प्रदर्शनं बहुविधशिक्षणे माम्बा आशाजनकं करोति।

अनुप्रयोगः

माम्बा-आधारित-प्रतिमानानाम् केचन उल्लेखनीयाः अनुप्रयोगाः अधः प्रवर्तन्ते । दलेन एतान् अनुप्रयोगान् निम्नलिखितवर्गेषु विभक्तम् : प्राकृतिकभाषासंसाधनं, सङ्गणकदृष्टिः, वाक्विश्लेषणं, औषधाविष्कारः, अनुशंसप्रणाल्याः, रोबोटिक्सः स्वायत्तप्रणाली च

अत्र वयं तस्य बहु परिचयं न करिष्यामः, विस्तरेण मूलपत्रं पश्यन्तु ।

आव्हानानि अवसराः च

यद्यपि माम्बा इत्यनेन केषुचित् क्षेत्रेषु उत्कृष्टं प्रदर्शनं प्राप्तम्, तथापि समग्रतया माम्बा-संशोधनम् अद्यापि प्रारम्भिके एव अस्ति, अद्यापि च केचन आव्हानाः पारितव्याः सन्ति अवश्यं एतानि आव्हानानि अपि अवसराः एव सन्ति।

• माम्बा आधारेण मूलभूतप्रतिमानानाम् विकासः, सुधारः च कथं करणीयः;
• मॉडल् दक्षतां सुधारयितुम् GPU तथा TPU इत्यादीनां हार्डवेयरस्य पूर्णं उपयोगं कर्तुं हार्डवेयर-जागरूकगणनायाः पूर्णतया साक्षात्कारः कथं करणीयः;
• माम्बा-प्रतिरूपस्य विश्वसनीयतां कथं सुधारयितुम्, यस्य कृते सुरक्षा-दृढता, निष्पक्षता, व्याख्या-क्षमता, गोपनीयता च विषये अधिकं शोधस्य आवश्यकता वर्तते;
• माम्बा कृते ट्रांसफार्मरक्षेत्रे नूतनानां प्रौद्योगिकीनां उपयोगः कथं करणीयः, यथा पैरामीटर्-कुशल-सूक्ष्म-ट्यूनिङ्ग्, विनाशकारी-विस्मरण-शमनं, पुनः प्राप्ति-वर्धित-जनरेशन (RAG) च