DenseMamba：大模型的DenseNet时刻，Mamba和RetNet精度显著提升

关注公众号，发现CV技术之美本文转自机器之心。近期，来自华为诺亚方舟实验室的研究者提出了 DenseSSM，用于增强 SSM 中各层间隐藏信息的流动。通过将浅层隐藏状态有选择地整合到深层中，DenseSSM 保留了对最终输出至关重要的精细信息。DenseSSM 在保持训练并行性和推理效率的同时，通过密集连接实现了性能提升。该方法可广泛应用于各种 SSM 类型，如 Mamba 和 RetNet。随着 ChatGPT 的突破性进展，大型语言模型（LLMs）迎来了一个崭新的里程碑。这些模型在语言理解、对话交互和逻辑推理方面展现了卓越的性能。过去一年，人们目睹了 LLaMA、ChatGLM 等模型的诞生，它们基于 Transformer 架构，采用多头自注意力（MHSA）机制来捕捉词汇间的复杂关系，尽管 MHSA 模块在模型中扮演着核心角色，但其在推理过程中对计算和内存资源的需求却极为庞大。具体来说， ………………………………