論文の概要: Achilles' Heel of Mamba: Essential difficulties of the Mamba architecture demonstrated by synthetic data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.17514v1
• Date: Mon, 22 Sep 2025 08:38:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:16.30444
• Title: Achilles' Heel of Mamba: Essential difficulties of the Mamba architecture demonstrated by synthetic data
• Title（参考訳）: マンバのアキレスのヒール : 合成データによるマンバ建築の難しさ
• Authors: Tianyi Chen, Pengxiao Lin, Zhiwei Wang, Zhi-Qin John Xu,
• Abstract要約: ステートスペースモデル(SSM)は、アテンションメカニズムに代わる有望な代替手段として登場した。 本研究では,マンバ固有の制約を明らかにするために,慎重に設計された合成タスクを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.07689534063587
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: State Space Models (SSMs) have emerged as promising alternatives to attention mechanisms, with the Mamba architecture demonstrating impressive performance and linear complexity for processing long sequences. However, the fundamental differences between Mamba and Transformer architectures remain incompletely understood. In this work, we use carefully designed synthetic tasks to reveal Mamba's inherent limitations. Through experiments, we identify that Mamba's nonlinear convolution introduces an asymmetry bias that significantly impairs its ability to recognize symmetrical patterns and relationships. Using composite function and inverse sequence matching tasks, we demonstrate that Mamba strongly favors compositional solutions over symmetrical ones and struggles with tasks requiring the matching of reversed sequences. We show these limitations stem not from the SSM module itself but from the nonlinear convolution preceding it, which fuses token information asymmetrically. These insights provide a new understanding of Mamba's constraints and suggest concrete architectural improvements for future sequence models.
• Abstract（参考訳）: State Space Models (SSM) は注目のメカニズムに代わる有望な代替手段として登場し、Mambaアーキテクチャは長いシーケンスを処理するのに顕著なパフォーマンスと線形の複雑さを誇示している。 しかし、マンバとトランスフォーマーのアーキテクチャの根本的な違いはいまだに完全に理解されていない。 本研究では,マンバ固有の制約を明らかにするために,慎重に設計された合成タスクを用いる。 実験を通じて、マンバの非線形畳み込みは非対称性バイアスを導入し、対称的なパターンや関係を認識する能力を著しく損なう。 合成関数と逆列マッチングタスクを用いて、マンバは対称関数よりも構成解を強く好んでおり、逆列のマッチングを必要とするタスクに苦慮していることを示す。 これらの制限は、SSMモジュール自体ではなく、トークン情報を非対称に融合させる非線形畳み込みに由来することを示す。 これらの洞察は、Mambaの制約に対する新たな理解を与え、将来のシーケンスモデルの具体的なアーキテクチャ改善を提案する。

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