mamba-minimal

单文件PyTorch实现的Mamba模型

Mamba PyTorch实现语言模型状态空间模型深度学习 Github 开源项目

mamba-minimal项目是Mamba模型的PyTorch单文件实现。该项目在保持代码简洁可读的同时，实现了与官方版本在前向和反向传播上相同的数值输出。虽未优化速度，但为理解Mamba架构提供了有价值的资源。项目包含文本生成示例，方便研究者和开发者使用和学习Mamba模型。

mamba - 线性时间序列建模的突破性架构

GithubMamba序列建模开源项目深度学习状态空间模型线性时间复杂度

Mamba是一种创新的状态空间模型架构，专为信息密集型任务如语言建模而设计。基于结构化状态空间模型，Mamba采用选择性状态空间实现线性时间复杂度的序列建模，突破了传统亚二次方模型的限制。该项目提供多个预训练模型，支持多种硬件平台的推理和评估，展现了优越的性能和灵活性。

mamba-370m-hf - 兼容transformers库的高效语言模型

GithubHuggingfaceMambafinetuningtransformers开源项目模型生成

项目是一种与transformers库兼容的语言模型，整合了config.json和tokenizer，以提高文本生成的速度和准确性。建议安装transformers的最新主版本，以及causal_conv_1d和mamba-ssm，以充分利用优化的cuda内核。该项目支持经典的generate API和PEFT微调，使用float32格式进行微调可获得最佳性能表现，从而提升文本生成任务的效率和质量。项目形成了一种与transformers库兼容的模型环境，通过优化策略实现高效文本生成。

mamba-2.8b - 突破性能界限的高效开源语言模型

Apache 2.0GithubHuggingface开源许可开源项目模型法律版权软件许可

mamba-2.8b是一个开源语言模型，采用状态空间模型架构，在性能和效率方面有所突破。该模型参数规模较小，但具有较快的推理速度和良好的文本生成能力。mamba-2.8b为自然语言处理领域提供了新的可能性，适用于需要快速响应的应用场景。研究人员和开发者可以基于此模型探索高效的AI解决方案。

mamba-130m-hf - 轻量级Mamba模型为序列建模提供高效替代方案

GithubHuggingfaceMambaPEFT微调transformers开源项目模型模型部署生成模型

mamba-130m-hf是基于Mamba架构的轻量级语言模型，专为因果语言建模设计。该模型与Transformers库兼容，支持高效文本生成和序列建模。通过创新的状态空间模型结构，mamba-130m-hf在保持较小参数量的同时展现出卓越性能。模型可用于直接文本生成，也支持通过PEFT等技术进行微调以适应特定任务。其轻量级设计和强大功能使其成为序列建模任务的理想选择。

PointMamba - 用于点云分析的简单状态空间模型

GithubMambaPointMambaState Space ModelTransformers开源项目点云分析

该项目提出了一种名为PointMamba的模型，它通过借鉴Mamba模型在自然语言处理中的成功经验，应用在点云分析中。PointMamba采用了线性复杂度算法，在有效减少计算成本的同时，提供了卓越的全局建模能力。该模型通过空间填充曲线进行点云标记，并使用非分层结构的Mamba编码器作主干网络。综合评估表明，PointMamba在多个数据集上的表现优异，显著降低了GPU内存使用和计算量，为未来的研究提供了一个简单而有效的基准。

mamba-2.8b-hf - Mamba-2.8b-hf的transformers兼容性与使用指南

GithubHuggingfaceMambafine-tuningtransformers开源项目模型生成API语言模型

Mamba-2.8b-hf是一个与transformers框架兼容的大规模语言模型。为充分发挥模型功能，需安装特定版本的transformers库，并且安装causal-conv1d和mamba-ssm以利用优化的CUDA内核实现更高效的计算。Mamba支持经典的generate方法进行文本生成，并提供定制的PEFT微调示例，建议使用float32格式进行微调，以更好地支持复杂的自然语言处理任务。

MultiModalMamba - 处理文本与图像的多模态AI模型

AI模型GithubMambaMultiModalMambaVision TransformerZeta开源项目

MultiModalMamba 是一个结合 Vision Transformer 和 Mamba 的高性能多模态 AI 模型，基于简洁强大的 Zeta 框架。它可以同时处理文本和图像数据，适用于各种 AI 任务，并支持定制化设置。MultiModalMamba 提供高效数据处理和多种数据类型融合，优化您的深度学习模型表现。

Vim - 基于双向状态空间模型的高效视觉表示学习

GithubVision Mamba图像分类开源项目深度学习状态空间模型视觉表示学习

Vision Mamba是一种基于双向Mamba块的新型视觉主干网络。该模型通过位置嵌入和双向状态空间模型处理图像序列，在ImageNet分类、COCO目标检测和ADE20k语义分割等任务上表现优异。与DeiT等视觉Transformer相比，Vision Mamba不仅性能更高，还大幅提升了计算和内存效率。其在高分辨率图像特征提取方面的出色表现，使其有潜力成为新一代视觉基础模型的核心架构。

MambaOut - 高效视觉模型展示简洁架构卓越性能

GithubMambaOut图像分类开源项目深度学习神经网络计算机视觉

MambaOut是一种新型视觉模型架构,通过堆叠门控CNN块构建,无需使用复杂的状态空间模型。在ImageNet图像分类任务中,它的性能超越了现有的视觉Mamba模型,同时具有较低的参数量和计算复杂度。该项目提供了从轻量级MambaOut-Femto到大型MambaOut-Base的多个预训练模型,在准确率和效率间实现平衡。研究人员可利用提供的代码和教程复现结果或应用于自身任务。

Awesome_Mamba - Mamba状态空间模型在医学图像分析及多领域的应用进展

GithubMamba模型医学图像分析开源项目状态空间模型自然语言处理计算机视觉

Awesome_Mamba项目汇集了Mamba状态空间模型在多个领域的应用资源，包括医学图像分析、远程感应、语音和视频处理等。该项目提供最新研究论文和GitHub代码仓库链接，涵盖架构重设计、创新应用等内容。项目持续更新，为研究人员和开发者提供Mamba模型在各领域最新进展的综合参考。

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