論文の概要: LaTIM: Measuring Latent Token-to-Token Interactions in Mamba Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15612v1
- Date: Fri, 21 Feb 2025 17:33:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-24 17:07:19.954704
- Title: LaTIM: Measuring Latent Token-to-Token Interactions in Mamba Models
- Title（参考訳）: LaTIM:マンバモデルにおける潜在トークン間相互作用の測定
- Authors: Hugo Pitorro, Marcos Treviso,
- Abstract要約: 状態空間モデル(SSM)は、長文シーケンスモデリングのための変換器の効率的な代替品として登場した。
SSMには、注意に基づくアーキテクチャの理解と改善に不可欠であった解釈可能性ツールが欠けている。
我々は, 精密な解釈を可能にする, Mamba-1 と Mamba-2 のトークンレベル分解法である LaTIM を紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.249658136570244
- License:
- Abstract: State space models (SSMs), such as Mamba, have emerged as an efficient alternative to transformers for long-context sequence modeling. However, despite their growing adoption, SSMs lack the interpretability tools that have been crucial for understanding and improving attention-based architectures. While recent efforts provide insights into Mamba's internal mechanisms, they do not explicitly decompose token-wise contributions, leaving gaps in understanding how Mamba selectively processes sequences across layers. In this work, we introduce LaTIM, a novel token-level decomposition method for both Mamba-1 and Mamba-2 that enables fine-grained interpretability. We extensively evaluate our method across diverse tasks, including machine translation, copying, and retrieval-based generation, demonstrating its effectiveness in revealing Mamba's token-to-token interaction patterns.
- Abstract（参考訳）: Mambaのような状態空間モデル(SSM)は、長文シーケンスモデリングのための変換器の効率的な代替品として登場した。
しかし、SSMは採用が増えているにもかかわらず、注意に基づくアーキテクチャを理解し改善するために欠かせない解釈可能性ツールを欠いている。
最近の取り組みでは、Mambaの内部メカニズムに関する洞察を提供しているが、トークン的なコントリビューションを明示的に分解するわけではなく、Mambaが層をまたいだシーケンスをどのように選択的に処理するかを理解するためのギャップを残している。
本研究では,Mamba-1とMamba-2の両方のトークンレベル分解手法であるLaTIMを導入する。
本手法は,機械翻訳,複写,検索ベース生成など多種多様なタスクにまたがって広範に評価され,マンバのトークン・ツー・トークン相互作用パターンを明らかにする効果が示された。
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