論文の概要: Exploring the Limitations of Mamba in COPY and CoT Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03810v2
• Date: Wed, 28 May 2025 12:39:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 17:35:50.033607
• Title: Exploring the Limitations of Mamba in COPY and CoT Reasoning
• Title（参考訳）: COPYとCoT推論におけるマンバの限界の探索
• Authors: Ruifeng Ren, Zhicong Li, Yong Liu,
• Abstract要約: Mamba は,計算コストを大幅に削減しつつ,シーケンスモデリングにおける Transformer の性能にマッチすることを示す。 さらに,MambaがChain of Thought(CoT)タスクに取り組む能力について分析する。 以上の結果から,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 become the backbone of modern Large Language Models (LLMs); however, their inference overhead grows linearly with the sequence length, posing challenges for modeling long sequences. In light of this, Mamba has attracted attention for maintaining a constant inference size, with empirical evidence demonstrating that it can match Transformer performance in sequence modeling while significantly reducing computational costs. However, an open question remains: can Mamba always bring savings while achieving performance comparable to Transformers? In this paper, we focus on analyzing the expressive ability of Mamba to perform our defined COPY operation and Chain of Thought (CoT) reasoning. First, inspired by the connection between Mamba and linear attention, we show that constant-sized Mamba may struggle to perform COPY operations while Transformers can handle them more easily. However, when the size of Mamba grows linearly with the input sequence length, it can accurately perform COPY, but in this case, Mamba no longer provides overhead savings. Based on this observation, we further analyze Mamba's ability to tackle CoT tasks, which can be described by the Dynamic Programming (DP) problems. Our findings suggest that to solve arbitrary DP problems, the total cost of Mamba is still comparable to standard Transformers. However, similar to efficient Transformers, when facing DP problems with favorable properties such as locality, Mamba can provide savings in overhead. Our experiments on the copy and CoT tasks further demonstrate Mamba's limitations compared to Transformers in learning these tasks.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは現代のLarge Language Models (LLMs) のバックボーンとなっているが、その推論オーバーヘッドはシーケンス長とともに線形に増加し、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。 これを踏まえ、マンバは一定の推論サイズを維持することに注意を向けており、列モデリングにおいてトランスフォーマーの性能にマッチし、計算コストを大幅に削減できるという実証的な証拠がある。 しかし、オープンな疑問が残る: MambaはTransformersに匹敵するパフォーマンスを実現しながら、常に節約できるだろうか? 本稿では,マンバが定義したCOPY操作と思考の連鎖(CoT)推論を行うための表現能力の分析に焦点をあてる。 まず, 一定のサイズのマンバがCOPY操作を行うのに苦労する一方で, トランスフォーマーがより容易に処理できることを示す。 しかし、入力シーケンス長とともにMambaのサイズが直線的に大きくなると、COPYを正確に実行できるが、この場合、Mambaはもはやオーバーヘッドの節約を提供しない。 本研究は, 動的プログラミング(DP)問題で説明できる, CoT タスクに取り組む Mamba の能力を更に分析するものである。 以上の結果から,任意のDP問題を解くために,Mambaの総コストは標準変換器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。 コピーとCoTタスクに関する我々の実験は、これらのタスクの学習におけるトランスフォーマーと比較して、Mambaの限界をさらに証明している。

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