Python3

🎓 آموزش معماری Mamba

📍 قسمت ۲: Mamba چطوری کار می‌کنه؟ (بدون پیچوندن ذهن!)

سلام مجدد رفقای مشتاق یادگیری! 🌱
تو قسمت قبل فهمیدیم چرا باید Mamba رو جدی گرفت، مخصوصاً اگه سیستم‌مون معمولیه و می‌خوایم مدل زبان بسازیم یا اجرا کنیم.

اما حالا وقتشه بریم سراغ اصل ماجرا:
Mamba چجوری کار می‌کنه؟

🧠 اول یه مرور سریع:

ترنسفورمر چی کار می‌کنه؟
به هر کلمه نگاه می‌کنه و اونو با *همه‌ی کلمات قبل و بعدش* مقایسه می‌کنه
(یعنی self-attention)

❗ این کار باعث می‌شه حافظه و زمان مصرفی مدل، به‌شدت بالا بره مخصوصاً برای متن‌های طولانی.

✅ اما Mamba چی کار می‌کنه؟

Mamba از یه مفهوم به اسم State Space Model استفاده می‌کنه.
ولی نگران نباش... نمی‌خوایم بریم تو ریاضی سنگین!

بیایید ساده تصور کنیم:

فرض کن یه نفر داره قصه گوش می‌ده.
اون نمی‌خواد کل داستانو همزمان حفظ کنه.
فقط همین براش مهمه:

> «تا این لحظه چی شنیدم، و الان دارم چی می‌شنوم؟»

🧩 این دقیقاً کاریه که Mamba انجام می‌ده.

🎯 یه مثال ساده:

فرض کن یه مدل زبانی می‌خوای بسازی برای جمله زیر:

> «من امروز خیلی خوشحال بودم چون امتحانمو خوب دادم.»

ترنسفورمر می‌ره کلمه «خوشحال» رو با «من»، «امروز»، «بودم»، «چون»، «امتحان»، «خوب»، «دادم»... همه رو با هم مقایسه می‌کنه 😵

اما Mamba فقط نگاه می‌کنه به اینکه:

* قبلش چی بوده؟
* الان چی اومده؟
* وضعیت حافظه‌اش در حال حاضر چیه؟

مثل یه ذهن خلاصه‌ساز!
اون فقط یه حالت (state) تو حافظه‌اش نگه می‌داره، و با اومدن هر کلمه جدید، این حالت به‌روزرسانی می‌شه.

📦 مغز Mamba چیه؟

تو معماری داخلی، Mamba چند تا چیز داره:

1. Input Projection – تبدیل توکن ورودی به بردار عددی
2. State Update – به‌روزرسانی وضعیت حافظه (state)
3. Gating – مشخص می‌کنه چقدر اطلاعات جدید وارد بشه، چقدر از قبلی‌ها حفظ بشه
4. Output – تولید خروجی نهایی برای هر توکن

ولی همه‌ی اینا رو با یک الگوریتم خطی انجام می‌ده!
و این یعنی:
✅ سرعت بالا
✅ حافظه کم
✅ پردازش ترتیبی (مثل RNN ولی هوشمندتر)

🧪 تشبیه نهایی:

فکر کن داری دفتر خاطرات می‌نویسی
هر روز یه جمله می‌نویسی، ولی فقط آخرین جمله رو مرور می‌کنی برای نوشتن بعدی

💡 این همون چیزیه که Mamba داره انجام می‌ده
نه به جدول مقایسه نیاز داره
نه حافظه رو با اطلاعات همه‌ی روزها پر می‌کنه

📌 چرا این مهمه؟

چون باعث می‌شه مدل حتی اگه روی یه CPU ساده اجرا بشه، بتونه متن‌های بلند رو بدون هنگ کردن پردازش کنه.

👨‍💻 واسه همین Mamba تبدیل شده به یه گزینه جدی برای ساخت مدل‌های زبانی آفلاین، سبک و پرسرعت.

🛠 تو قسمت بعد می‌ریم سراغ یه مثال عملی و واقعی از Mamba:
چطور یه جمله ساده رو با استفاده از ساختار Mamba تحلیل می‌کنه؟

حاضری بریم سراغ مغز واقعی Mamba؟ 🤖

❤2

50 views08:31