論文の概要: The Hidden Attention of Mamba Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01590v1
• Date: Sun, 3 Mar 2024 18:58:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 20:48:46.131888
• Title: The Hidden Attention of Mamba Models
• Title（参考訳）: mambaモデルの隠れた注意
• Authors: Ameen Ali, Itamar Zimerman, Lior Wolf
• Abstract要約: Mamba層は効率的な選択状態空間モデル(SSM)を提供する。 このようなモデルを注意駆動モデルとみなすことができる。 この新たな視点により、トランスの自己注意層と基礎となるメカニズムを比較することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.25846109294293
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Mamba layer offers an efficient selective state space model (SSM) that is highly effective in modeling multiple domains including NLP, long-range sequences processing, and computer vision. Selective SSMs are viewed as dual models, in which one trains in parallel on the entire sequence via IO-aware parallel scan, and deploys in an autoregressive manner. We add a third view and show that such models can be viewed as attention-driven models. This new perspective enables us to compare the underlying mechanisms to that of the self-attention layers in transformers and allows us to peer inside the inner workings of the Mamba model with explainability methods. Our code is publicly available.
• Abstract（参考訳）: mamba層は、nlp、長距離シーケンス処理、コンピュータビジョンを含む複数のドメインのモデリングに非常に効果的である効率的な選択的状態空間モデル(ssm)を提供する。 選択的なSSMはデュアルモデルと見なされ、IO対応の並列スキャンによってシーケンス全体を並列にトレーニングし、自動回帰的にデプロイする。 3つ目のビューを加えて、そのようなモデルを注目駆動モデルとみなすことができることを示す。 この新しい視点により、トランスフォーマの自己着脱層と基礎となるメカニズムを比較することができ、説明可能性法を用いてmambaモデルの内部動作を覗き込むことができる。 私たちのコードは公開されています。

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