研究者提出Mamba-2状态压缩方法及HARP分层秩分配
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研究者提出Mamba-2状态压缩方法及HARP分层秩分配
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AI 综述
Shang Tingyu、Cao Wenfei 等人提出一种面向 Mamba-2 的状态压缩方法：通过平衡截断构造写—读子空间，并配合 HARP 按层分配秩。在 130M–2.7B 模型上，该方法将状态维度减半，WikiText-2 困惑度平均仅上升 0.3 点（1.8%），对比方法 GHOST 则上升 1.6 点（9.3%）。 该方法为训练后变换，校准只需一次前向传播，速度比 GHOST 公开协议快一个数量级，峰值内存更低。
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最新进展10月28日 12:00
面向 Mamba-2 状态压缩的平衡状态子空间方法报道时间线
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10月28日
- arXiv cs.CL面向 Mamba-2 状态压缩的平衡状态子空间方法
研究者提出一种面向 Mamba-2 的状态压缩方法，通过平衡截断构造写—读子空间，并配合 HARP 按层分配秩。在 130M–2.7B 模型上，该方法将状态维度减半，WikiText-2 困惑度平均仅上升 0.3 点（1.8%），而 GHOST 上升 1.6 点（9.3%）。校准只需一次前向传播，速度比 GHOST 公开协议快一个数量级，峰值内存更低。
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