Characterizing Mamba's Selective Memory using Auto-Encoders
作者: Tamanna Hossain, Robert L. Logan, Ganesh Jagadeesan, Sameer Singh, Joel Tetreault, Alejandro Jaimes
分类: cs.CL
发布日期: 2025-12-17
备注: AACL 2025. Oral Presentation
💡 一句话要点
利用自编码器剖析Mamba选择性记忆的遗忘特性，揭示其在特定类型信息上的记忆短板。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 状态空间模型 Mamba 选择性记忆 自编码器 信息损失 语言建模 长序列建模
📋 核心要点
- 现有研究缺乏对SSM语言模型遗忘信息类型的细致刻画，限制了对模型记忆机制的深入理解。
- 论文提出利用自编码器重建SSM隐藏状态中的序列，通过比较输入和重建结果来量化信息损失。
- 实验表明，Mamba在数学相关tokens、组织实体提及和非标准美式英语方言上更容易发生信息损失。
📝 摘要（中文）
状态空间模型(SSMs)因其在推理过程中使用固定内存，成为语言建模中Transformer的一种有前景的替代方案。然而，这种固定的内存使用方式需要在处理长序列时，在隐藏状态中损失一些信息。虽然之前的工作已经研究了发生信息损失的序列长度，但并没有描述SSM语言模型(LMs)倾向于忘记的信息类型。本文通过识别SSM LMs更频繁忘记的tokens类型（例如，词性、命名实体）和序列类型（例如，代码、数学问题）来填补这一知识空白。我们通过训练一个自编码器从SSM的隐藏状态重建序列，并通过比较输入和重建结果来衡量信息损失。我们使用Mamba系列的SSM LMs（1.3亿--14亿参数）在4--256个tokens的序列上进行实验。结果表明，与数学相关的tokens（例如，数字、变量）、组织实体提及以及标准美式英语的替代方言的信息损失率明显更高。然后，我们检查这些tokens在Mamba预训练数据中出现的频率，发现不太常见的tokens往往是Mamba最容易忘记的。通过识别这些模式，我们的工作为未来的研究提供了明确的方向，以开发更好地控制Mamba保留重要信息能力的方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决状态空间模型（SSM），特别是Mamba模型，在处理长序列时，由于固定内存限制而导致的信息遗忘问题。现有研究主要关注信息损失发生的序列长度，而忽略了对遗忘信息类型的具体分析。这阻碍了对SSM记忆机制的深入理解和改进。
核心思路：论文的核心思路是利用自编码器来评估Mamba模型的信息保留能力。通过将Mamba的隐藏状态作为自编码器的输入，并训练自编码器重建原始输入序列，可以量化Mamba模型的信息损失。信息损失越大，表明Mamba模型对该类型信息的记忆能力越弱。这种方法能够有效地识别Mamba模型容易遗忘的信息类型。
技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 使用Mamba模型处理输入序列，获得隐藏状态；2) 将Mamba的隐藏状态输入到自编码器中；3) 训练自编码器重建原始输入序列；4) 比较原始输入序列和自编码器的重建序列，计算信息损失。信息损失的计算方式可以是多种，例如计算重建序列和原始序列之间的交叉熵或均方误差。
关键创新：论文的关键创新在于将自编码器应用于分析SSM语言模型的记忆特性。通过自编码器，可以有效地量化SSM模型的信息损失，并识别模型容易遗忘的信息类型。这种方法为研究SSM模型的记忆机制提供了一种新的视角和工具。
关键设计：自编码器的具体结构可以根据实际情况进行选择。论文中可能使用了标准的编码器-解码器结构，并采用了适当的激活函数和优化算法。损失函数通常选择交叉熵或均方误差，用于衡量重建序列和原始序列之间的差异。此外，论文还可能对Mamba模型的隐藏状态进行了归一化或缩放等预处理操作，以提高自编码器的重建效果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Mamba模型在处理数学相关tokens（如数字、变量）、组织实体提及以及非标准美式英语方言时，信息损失率显著高于其他类型的信息。进一步分析发现，Mamba模型更容易忘记在预训练数据中出现频率较低的tokens。这些发现为改进Mamba模型的记忆机制提供了重要的线索。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升SSM语言模型在特定领域的性能，例如在数学、代码或特定方言文本处理中。通过了解模型的记忆短板，可以针对性地优化模型结构或训练数据，提高模型在这些领域的准确性和可靠性。此外，该方法也可用于评估其他类型的语言模型的信息保留能力。
📄 摘要（原文）
State space models (SSMs) are a promising alternative to transformers for language modeling because they use fixed memory during inference. However, this fixed memory usage requires some information loss in the hidden state when processing long sequences. While prior work has studied the sequence length at which this information loss occurs, it does not characterize the types of information SSM language models (LMs) tend to forget. In this paper, we address this knowledge gap by identifying the types of tokens (e.g., parts of speech, named entities) and sequences (e.g., code, math problems) that are more frequently forgotten by SSM LMs. We achieve this by training an auto-encoder to reconstruct sequences from the SSM's hidden state, and measure information loss by comparing inputs with their reconstructions. We perform experiments using the Mamba family of SSM LMs (130M--1.4B) on sequences ranging from 4--256 tokens. Our results show significantly higher rates of information loss on math-related tokens (e.g., numbers, variables), mentions of organization entities, and alternative dialects to Standard American English. We then examine the frequency that these tokens appear in Mamba's pretraining data and find that less prevalent tokens tend to be the ones Mamba is most likely to forget. By identifying these patterns, our work provides clear direction for future research to develop methods that better control Mamba's ability to retain important information.