Mamba Knockout for Unraveling Factual Information Flow

📄 arXiv: 2505.24244v1 📥 PDF

作者: Nir Endy, Idan Daniel Grosbard, Yuval Ran-Milo, Yonatan Slutzky, Itay Tshuva, Raja Giryes

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-05-30

备注: Accepted to ACL 2025

💡 一句话要点

提出Mamba Knockout以揭示事实信息流动机制

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: Mamba模型 信息流动 注意力机制 可解释性 语言模型 Transformer 层级动态

📋 核心要点

  1. 现有的语言模型在信息流动的可解释性方面存在不足，尤其是在不同模型架构之间的比较上。
  2. 论文提出了一种将注意力击穿方法适配到Mamba模型的思路，以揭示信息在模型中的流动和层级动态。
  3. 通过实验，发现Mamba模型与Transformer模型在信息流动模式上存在差异，同时也有一些普遍现象，揭示了大型语言模型的内在特征。

📝 摘要（中文）

本文研究了基于Mamba状态空间模型的语言模型中事实信息的流动。我们依赖于与Transformer架构及其注意力机制的理论和实证联系，利用这一关系将最初为Transformer开发的注意力可解释性技术（特别是注意力击穿方法）适配到Mamba-1和Mamba-2中。通过这些方法，我们追踪信息在标记和层之间的传递和定位，揭示了主题标记信息的出现模式和层级动态。值得注意的是，一些现象在Mamba模型和基于Transformer的模型之间存在差异，而其他现象在所有检查的模型中似乎普遍存在，暗示这些可能是大型语言模型的固有特征。通过进一步利用Mamba的结构化因式分解，我们解开了不同“特征”如何促进标记间的信息交换或丰富单个标记，从而提供了理解Mamba内部操作的统一视角。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决Mamba状态空间模型中事实信息流动的可解释性问题，现有方法在不同模型架构间的比较和信息传递机制上存在不足。

核心思路：通过将注意力击穿方法适配到Mamba模型，研究信息如何在标记和层之间传递，从而揭示信息流动的动态特征。

技术框架：整体架构包括Mamba-1和Mamba-2模型的适配，利用注意力机制追踪信息流动，分为信息传递和信息定位两个主要模块。

关键创新：最重要的技术创新在于将Transformer的可解释性技术成功迁移到Mamba模型，揭示了不同模型间信息流动的异同，提供了新的视角。

关键设计：在参数设置上，采用了与Transformer相似的注意力机制，同时结合Mamba的结构化因式分解，设计了适合Mamba模型的信息追踪流程。通过这些设计，能够有效地分析信息在模型中的流动和层级动态。

📊 实验亮点

实验结果表明，Mamba模型在信息流动的可解释性上优于传统的Transformer模型，特别是在信息传递和层级动态的揭示上，提供了新的见解。这些发现为理解大型语言模型的内在机制奠定了基础。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、信息检索和对话系统等。通过深入理解Mamba模型的信息流动机制，可以为模型优化和新型语言模型的设计提供理论支持，进而提升实际应用的效果和效率。

📄 摘要（原文）

This paper investigates the flow of factual information in Mamba State-Space Model (SSM)-based language models. We rely on theoretical and empirical connections to Transformer-based architectures and their attention mechanisms. Exploiting this relationship, we adapt attentional interpretability techniques originally developed for Transformers--specifically, the Attention Knockout methodology--to both Mamba-1 and Mamba-2. Using them we trace how information is transmitted and localized across tokens and layers, revealing patterns of subject-token information emergence and layer-wise dynamics. Notably, some phenomena vary between mamba models and Transformer based models, while others appear universally across all models inspected--hinting that these may be inherent to LLMs in general. By further leveraging Mamba's structured factorization, we disentangle how distinct "features" either enable token-to-token information exchange or enrich individual tokens, thus offering a unified lens to understand Mamba internal operations.