論文の概要: MambaLRP: Explaining Selective State Space Sequence Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07592v2
• Date: Thu, 31 Oct 2024 00:01:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 23:41:22.407993
• Title: MambaLRP: Explaining Selective State Space Sequence Models
• Title（参考訳）: MambaLRP: Selective State Space Sequence Modelの説明
• Authors: Farnoush Rezaei Jafari, Grégoire Montavon, Klaus-Robert Müller, Oliver Eberle,
• Abstract要約: 選択状態空間列モデル(マンバモデルと呼ばれる)を用いた最近のシーケンスモデリング手法は、関心が高まりつつある。 これらのモデルは、線形時間における長いシーケンスの効率的な処理を可能にし、言語モデリングのような広範囲のアプリケーションで急速に採用されている。 現実のシナリオにおける信頼性の高い利用を促進するためには、透明性を高めることが重要です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.133138020777295
• License:
• Abstract: Recent sequence modeling approaches using selective state space sequence models, referred to as Mamba models, have seen a surge of interest. These models allow efficient processing of long sequences in linear time and are rapidly being adopted in a wide range of applications such as language modeling, demonstrating promising performance. To foster their reliable use in real-world scenarios, it is crucial to augment their transparency. Our work bridges this critical gap by bringing explainability, particularly Layer-wise Relevance Propagation (LRP), to the Mamba architecture. Guided by the axiom of relevance conservation, we identify specific components in the Mamba architecture, which cause unfaithful explanations. To remedy this issue, we propose MambaLRP, a novel algorithm within the LRP framework, which ensures a more stable and reliable relevance propagation through these components. Our proposed method is theoretically sound and excels in achieving state-of-the-art explanation performance across a diverse range of models and datasets. Moreover, MambaLRP facilitates a deeper inspection of Mamba architectures, uncovering various biases and evaluating their significance. It also enables the analysis of previous speculations regarding the long-range capabilities of Mamba models.
• Abstract（参考訳）: 選択状態空間列モデル(マンバモデルと呼ばれる)を用いた最近のシーケンスモデリング手法は、関心が高まりつつある。 これらのモデルは、線形時間における長いシーケンスの効率的な処理を可能にし、言語モデリングのような幅広いアプリケーションで急速に採用され、有望な性能を示す。 現実のシナリオにおける信頼性の高い利用を促進するためには、透明性を高めることが重要です。 私たちの研究は、説明可能性、特にLayer-wise Relevance Propagation(LRP)をMambaアーキテクチャにもたらすことで、この重要なギャップを埋めます。 関係保存の公理に導かれ、マムバ建築の特定の構成要素を特定し、不誠実な説明を引き起こす。 この問題を解決するため,LRP フレームワーク内の新しいアルゴリズムである MambaLRP を提案する。 提案手法は理論的に健全であり,多種多様なモデルやデータセットにまたがる最先端の説明性能を実現するのに優れている。 さらに、MambaLRPは、Mambaアーキテクチャのより深い検査を促進し、様々なバイアスを明らかにし、それらの重要性を評価する。 また、マンバ模型の長距離能力に関する以前の憶測の分析も可能である。

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