論文の概要: Graph Memory Transformer (GMT)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.23862v1
• Date: Sun, 26 Apr 2026 20:09:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-28 17:12:07.600442
• Title: Graph Memory Transformer (GMT)
• Title（参考訳）: Graph Memory Transformer (GMT)
• Authors: Nicola Zanarini, Niccolò Ferrari,
• Abstract要約: Graph Memory Transformer (GMT)は、学習された有向遷移行列で接続されたセントロイドのバンク上にトークン表現をルーティングする。 ベースv7モデルは安定してトレーニングし、セントロイドの使用、遷移構造、ソース・ツー・ターゲット運動を公開する。 結果は最先端のクレームではなく、グラフ経由のメモリナビゲーションで高密度なイントラトーケン変換を置き換えることの可視性と構造的解釈性をサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate whether the Feed-Forward Network (FFN) sublayer in a decoder-only transformer can be replaced by an explicit learned memory graph while preserving the surrounding autoregressive architecture. The proposed Graph Memory Transformer (GMT) keeps causal self-attention intact, but replaces the usual per-token FFN transformation with a memory cell that routes token representations over a learned bank of centroids connected by a learned directed transition matrix. In the base GMT v7 instantiation studied here, each of 16 transformer blocks contains 128 centroids, a 128 * 128 edge matrix, gravitational source routing, token-conditioned target selection, and a gated displacement readout. The cell therefore returns movement from an estimated source memory state toward a target memory state, rather than a retrieved value. The resulting model is a fully decoder-only language model with 82.2M trainable parameters and no dense FFN sublayers, compared with a 103.0M-parameter dense GPT-style baseline used in the evaluation. The base v7 model trains stably and exposes centroid usage, transition structure, and source-to-target movement as directly inspectable quantities of the forward computation. It remains behind the larger dense baseline in validation loss and perplexity (3.5995/36.58 vs. 3.2903/26.85), while showing close zero-shot benchmark behavior under the evaluated setting. These results are not intended as a state-of-the-art claim; they support the viability and structural interpretability of replacing dense within-token transformation with graph-mediated memory navigation. Broader scaling, optimized kernels, and more extensive benchmark evaluation are left for subsequent work.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,デコーダのみのトランスにおけるFeed-Forward Network (FFN) サブレイヤが,周囲の自己回帰的アーキテクチャを保ちながら,明示的な学習メモリグラフに置き換えられるかどうかを検討する。 提案したグラフメモリトランスフォーマー(GMT)は、因果自己アテンションをそのまま維持するが、通常のFFN変換をメモリセルに置き換える。 ここで研究したベースGMT v7インスタンス化では、16個のトランスフォーマーブロックはそれぞれ128のセントロイド、128×18のエッジ行列、128のエッジ行列、重力源ルーティング、トークン条件のターゲット選択、ゲート変位読み出しを含む。 従って、セルは、推定されたソースメモリ状態から、検索された値ではなく、ターゲットメモリ状態への移動を返す。 その結果得られたモデルは、82.2Mのトレーニング可能なパラメータを持ち、密度の高いFFNサブレイヤを持たない完全にデコーダのみの言語モデルであり、評価に使用される103.0Mのパラメータ密度GPTスタイルのベースラインと比較される。 ベースv7モデルは安定してトレーニングを行い、フォワード計算の直接検査可能な量として、セントロイドの使用、遷移構造、ソース・ツー・ターゲット運動を公開する。 検証損失とパープレキシティ(3.5995/36.58 vs. 3.2903/26.85)において、より高密度なベースラインの背後に留まり、評価された条件下でのゼロショットベンチマークの挙動を示す。 これらの結果は最先端のクレームではなく、グラフを介するメモリナビゲーションで高密度なイントラトーケン変換を置き換えることの生存可能性と構造的解釈性をサポートする。 より広いスケーリング、最適化されたカーネル、より広範なベンチマーク評価がその後の作業のために残されている。

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