論文の概要: Jamba: A Hybrid Transformer-Mamba Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19887v1
• Date: Thu, 28 Mar 2024 23:55:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 16:54:17.851550
• Title: Jamba: A Hybrid Transformer-Mamba Language Model
• Title（参考訳）: Jamba: ハイブリッドトランスフォーマー-マンバ言語モデル
• Authors: Opher Lieber, Barak Lenz, Hofit Bata, Gal Cohen, Jhonathan Osin, Itay Dalmedigos, Erez Safahi, Shaked Meirom, Yonatan Belinkov, Shai Shalev-Shwartz, Omri Abend, Raz Alon, Tomer Asida, Amir Bergman, Roman Glozman, Michael Gokhman, Avashalom Manevich, Nir Ratner, Noam Rozen, Erez Shwartz, Mor Zusman, Yoav Shoham,
• Abstract要約: 本稿では,新しいハイブリッドなTransformer-Mamba混在型アーキテクチャに基づく,新しいベースとなる大規模言語モデルであるJambaを紹介する。 JambaはTransformer層とMamba層のブロックをインターリーブし、両方のモデルファミリーの利点を享受する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.52024214648527
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We present Jamba, a new base large language model based on a novel hybrid Transformer-Mamba mixture-of-experts (MoE) architecture. Specifically, Jamba interleaves blocks of Transformer and Mamba layers, enjoying the benefits of both model families. MoE is added in some of these layers to increase model capacity while keeping active parameter usage manageable. This flexible architecture allows resource- and objective-specific configurations. In the particular configuration we have implemented, we end up with a powerful model that fits in a single 80GB GPU. Built at large scale, Jamba provides high throughput and small memory footprint compared to vanilla Transformers, and at the same time state-of-the-art performance on standard language model benchmarks and long-context evaluations. Remarkably, the model presents strong results for up to 256K tokens context length. We study various architectural decisions, such as how to combine Transformer and Mamba layers, and how to mix experts, and show that some of them are crucial in large scale modeling. We also describe several interesting properties of these architectures which the training and evaluation of Jamba have revealed, and plan to release checkpoints from various ablation runs, to encourage further exploration of this novel architecture. We make the weights of our implementation of Jamba publicly available under a permissive license.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,新しいハイブリッドなTransformer-Mambamix-of-experts (MoE)アーキテクチャに基づく,新しいベースとなる大規模言語モデルであるJambaを紹介する。 具体的には、JambaはTransformer層とMamba層のブロックをインターリーブし、モデルファミリの両方の利点を享受する。 MoEはこれらのレイヤの一部に追加され、アクティブなパラメータ使用量を管理しながらモデルキャパシティが向上する。 この柔軟なアーキテクチャは、リソースや客観的な設定を可能にする。 実装した特定の構成では、単一の80GBのGPUに適合する強力なモデルが出来上がります。 大規模に構築されたJambaは、バニラトランスフォーマーに比べてスループットが高く、メモリフットプリントも小さい。 注目すべきは、このモデルが最大256Kトークンのコンテキスト長に対して強い結果をもたらすことだ。 本稿では,Transformer層とMamba層を組み合わせる方法,専門家を混在させる方法など,さまざまなアーキテクチャ上の決定について検討し,その一部が大規模モデリングにおいて重要であることを示す。 また、Jambaのトレーニングと評価が明らかにしたこれらのアーキテクチャのいくつかの興味深い特性について述べるとともに、この新しいアーキテクチャのさらなる探求を促進するために、様々なアブレーションランからのチェックポイントをリリースする計画について述べる。 私たちは、Jambaの実装の重みをパーミッシブライセンスの下で公開しています。

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