論文の概要: Can Mamba Always Enjoy the "Free Lunch"?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03810v1
• Date: Fri, 4 Oct 2024 13:31:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 16:10:45.601535
• Title: Can Mamba Always Enjoy the "Free Lunch"?
• Title（参考訳）: マンバはいつも「フリーランチ」を楽しめますか?
• Authors: Ruifeng Ren, Zhicong Li, Yong Liu,
• Abstract要約: トランスフォーマーは、現在のLarge Language Models (LLM) の基盤となっている。 マンバは推論中の一定レベルのサイズのために徐々に注目を集めている。 この結果から,任意のDP問題を解くために,Mambaの総コストは標準かつ効率的な変換器に匹敵することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.024844892536327
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformers have been the cornerstone of current Large Language Models (LLMs); however, its linear growth in overhead during inference with respect to sequence length poses challenges for modeling long sequences. In this context, Mamba has gradually attracted attention due to its constant-level size during inference and existing empirical results have shown that it can perform comparably to Transformers in sequence modeling while offering significant savings. However, one may ask that, can Mamba always enjoy the ``free lunch"? In this paper, we focus on analyzing the expressive ability of Mamba from a theoretical standpoint. First, inspired by the connection between Mamba and linear attention, we investigate potential shortcomings of the Mamba when performing the COPY operation. Our results indicate that Mamba with constant size may encounter bottlenecks when handling COPY, while it can achieve perfect performance when the size scales linearly with sequence length. Based on this observation, we analyze Mamba's ability to tackle DP problems when equipped with Chain of Thought (CoT). Our findings suggest that to solve arbitrary DP problems, the total cost of Mamba is comparable to standard and efficient Transformers. However, similar to efficient Transformers, when facing DP problems with favorable properties such as locality, Mamba can provide savings in overhead. Our results contribute to a deeper understanding of Mamba.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは、現在のLarge Language Models (LLMs) の基盤となっているが、シーケンス長に関する推論におけるオーバーヘッドの線形増加は、長いシーケンスをモデル化する上での課題となっている。 この文脈において、マンバは推論中の一定レベルのサイズから徐々に注目され、既存の経験的結果から、大きな貯蓄を提供しながらシーケンスモデリングにおいてトランスフォーマーと相容れない性能を発揮できることが示されている。 しかし、マンバはいつも『フリーランチ』を楽しめますか? 本稿では,マンバの表現能力を理論的観点から分析することに焦点を当てる。 まず,マンバと線形注意の関連性に着想を得て,COPY操作時のマンバの潜在的な欠点について検討した。 以上の結果から,一定サイズのマンバはCOPY処理時にボトルネックに遭遇する可能性があるが,配列長と線形にスケールする場合には完璧に性能が向上する可能性が示唆された。 本研究は,CoT (Chain of Thought) を装着した場合,マンバがDP問題に対処する能力について分析する。 この結果から,任意のDP問題を解くために,Mambaの総コストは標準および効率的なトランスフォーマーに匹敵することがわかった。 しかし、効率的なトランスフォーマーと同様に、ローカリティなどの良好な特性を持つDP問題に直面した場合、Mambaはオーバーヘッドを節約できる。 私たちの結果はマンバの深い理解に寄与します。

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