論文の概要: Forget Attention: Importance-Aware Attention Is All You Need

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.02332v2
• Date: Tue, 02 Jun 2026 05:51:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-03 18:57:50.560683
• Title: Forget Attention: Importance-Aware Attention Is All You Need
• Title（参考訳）: Forget Attention: 重要度を認識した注意は必要なだけ
• Abstract要約: 本稿では,SSMに基づく重要用語をアテンションスコア内に直接付加するSISA(SSM-Informed Softmax Attention)を提案する。 SISAはステップ1KからNIAHを100%達成し、Transformerの検索収束の7倍高速である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.879036956042182
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Combining attention's global retrieval with the sequential importance signal of state space models (SSMs) is the open challenge of hybrid language modeling. Transformers see everywhere but cannot prioritize; SSMs know what matters but cannot revisit. Existing hybrids -- Jamba (block level) and Hymba (head level) -- place the two in separate compartments, so neither informs the other during the attention computation itself. We propose SISA (SSM-Informed Softmax Attention), which adds an SSM-derived importance term directly inside the attention score and realizes the full operation as a single SDPA call on augmented query/key vectors -- no recurrent state, no custom kernel. At 152M / 5B tokens, SISA reaches LAMBADA-greedy 17.3% (vs. Transformer 13.9 and Mamba-3 15.5) and attains NIAH 100% from step 1K, 7x faster than Transformer's retrieval convergence; at 369M, Mamba-3 leads LAMBADA while SISA preserves perfect NIAH and stock-SDPA execution. SISA thus defines a third design axis for SSM-attention hybrids -- score-level fusion -- beyond the block-level and head-level paradigms that have dominated the field.
• Abstract（参考訳）: 注意のグローバル検索と状態空間モデル(SSM)の逐次重要信号を組み合わせることは、ハイブリッド言語モデリングのオープンな課題である。 トランスフォーマーはどこにでも見えますが、優先順位付けはできません。 既存のハイブリッド -- Jamba (ブロックレベル) と Hymba (ヘッドレベル) -- は2つを別々の区画に配置する。 我々は,SISA (SSM-Informed Softmax Attention) を提案する。これは,SSM由来の重要用語をアテンションスコアから直接追加し,拡張クエリ/キーベクトルに対する単一のSDPAコールとして完全な操作を実現する。 152M / 5B トークンで SISA は LAMBADA-greedy 17.3% (vs. Transformer 13.9 と Mamba-3 15.5) に達し、ステップ 1K から NIAH 100% を達成する。 したがって、SISAはSSM-attention hybrids(スコアレベル融合)の第3の設計軸を、この分野を支配したブロックレベルおよびヘッドレベルパラダイムを超えて定義している。

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