在人工智能领域,Mamba与Transformer的结合正在成为研究热点,为自然语言处理和多模态任务带来新的突破。
最新研究表明,通过将Mamba架构与Transformer的强大编码能力相结合,模型在处理复杂的多模态数据时的效率提升了50%,同时在语言生成和图像识别任务中的准确率达到了惊人的95%。这种创新不仅优化了模型的训练速度,还显著增强了其在跨模态任务中的表现,例如在图文匹配和视频理解中展现出卓越的性能。
Mamba与Transformer的结合,正在为多模态智能系统的发展注入新的活力,开启智能技术的全新篇章。我整理了10篇【Mamba+Transformer】的相关论文,全部论文PDF版,工中号 沃的顶会 回复“transMamba”即可领取。
HMT-Grasp:A Hybrid Mamba-Transformer Approach for Robot Grasping in Cluttered Environments
文章解析
本文提出了一种新的混合Mamba-Transformer架构(HMT-Grasp),通过结合Vision Mamba、卷积网络和Transformer的优势,有效捕获全局与局部信息,从而提升机器人视觉抓取在复杂场景中的适应性、精确性和灵活性。
实验结果表明,该方法在多个标准抓取数据集及实际机器人应用中超越了现有技术。
创新点
首次将Mamba模型应用于机器人抓取任务,平衡全局与局部特征提取。
设计了一种混合架构,集成CNN、Transformer和Vision Mamba的优点。
通过并行卷积和Transformer块作为Mamba编码器输入,优化特征表示。
研究方法
利用Vision Mamba捕捉空间细节,增强局部特征提取能力。
通过并行卷积和Transformer模块提取多尺度特征,输入到Mamba编码器中。
在Cornell、Jacquard和OCID-Grasp等数据集上进行广泛实验,并结合仿真与真实机器人测试。
研究结论
HMT-Grasp方法显著提升了机器人抓取在复杂场景中的性能。
相比现有技术,该方法在多个抓取数据集上表现更优。
实验证明该方法在模拟和实际机器人应用中均表现出色。
Mamba-Shedder:Post-Transformer Compression for Efficient Selective Structured State Space Models
文章解析
本文研究了基于选择性结构状态空间模型(SSM)的模型压缩方法,特别是针对Mamba及其混合架构。
通过探索不同粒度下组件移除对模型大小和计算开销的影响,提出了一种名为Mamba-Shedder的剪枝方案,在保持精度的同时显著提升模型效率。
创新点
首次系统性研究了选择性结构状态空间模型的压缩可能性。
提出了Mamba-Shedder剪枝方案,实现高达1.4倍的推理加速。
揭示了SSM模块与Transformer模块在混合模型中的交互如何影响效率与精度权衡。
研究方法
通过分析Mamba及混合架构中SSM模块的敏感性,设计针对性剪枝策略。
采用结构化和非结构化剪枝技术减少模型参数与计算量。
通过全面实验评估SSM模型对结构移除的容忍度,并分析其对性能的影响。
研究结论
Mamba-Shedder能够有效减少冗余,提高模型效率,同时对整体性能影响较小。
SSM模块的特性决定了其对特定剪枝策略的适应性,为未来研究提供了方向。
混合模型中SSM与Transformer模块的交互关系是优化效率与精度的关键。