論文の概要: Revealing and Mitigating the Local Pattern Shortcuts of Mamba

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15678v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 06:42:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:21:20.607468
• Title: Revealing and Mitigating the Local Pattern Shortcuts of Mamba
• Title（参考訳）: マンバの局所パターンショートカットの探索と修正
• Authors: Wangjie You, Zecheng Tang, Juntao Li, Lili Yao, Min Zhang,
• Abstract要約: この問題に対処するために,グローバルな選択モジュールをMambaモデルに導入する。 提案手法では,4M余剰パラメータの導入により,分散情報を用いたタスクにおいて,Mambaモデル(130M)が大幅な改善を実現することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.19835905377437
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have advanced significantly due to the attention mechanism, but their quadratic complexity and linear memory demands limit their performance on long-context tasks. Recently, researchers introduced Mamba, an advanced model built upon State Space Models(SSMs) that offers linear complexity and constant memory. Although Mamba is reported to match or surpass the performance of attention-based models, our analysis reveals a performance gap: Mamba excels in tasks that involve localized key information but faces challenges with tasks that require handling distributed key information. Our controlled experiments suggest that this inconsistency arises from Mamba's reliance on local pattern shortcuts, which enable the model to remember local key information within its limited memory but hinder its ability to retain more dispersed information. Therefore, we introduce a global selection module into the Mamba model to address this issue. Experiments on both existing and proposed synthetic tasks, as well as real-world tasks, demonstrate the effectiveness of our method. Notably, with the introduction of only 4M extra parameters, our approach enables the Mamba model(130M) to achieve a significant improvement on tasks with distributed information, increasing its performance from 0 to 80.54 points.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、注意機構によって大幅に進歩しているが、その二次的な複雑さと線形メモリ要求は、長文タスクにおける性能を制限している。 最近、研究者は、線形複雑性と定数メモリを提供するステートスペースモデル(SSM)上に構築された高度なモデルであるMambaを紹介した。 Mambaは、ローカライズされたキー情報を含むタスクに優れているが、分散されたキー情報を扱う必要のあるタスクでは課題に直面している。 制御実験の結果,この不整合性は局所的パターンのショートカットに依存しているため,限られたメモリ内の局所的なキー情報を記憶できるが,より分散した情報を保持できないことが示唆された。 そこで,この問題に対処するために,グローバルな選択モジュールをMambaモデルに導入する。 本手法の有効性を実証するために,既存および提案された合成タスクと実世界のタスクの両方の実験を行った。 特に,4M余剰パラメータの導入により,分散情報を用いたタスクにおいて,Mambaモデル(130M)が大幅な改善を実現し,性能が0から80.54ポイントに向上した。

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