Repeat After Me: Transformers are Better than State Space Models at Copying

📄 arXiv: 2402.01032v2 📥 PDF

作者: Samy Jelassi, David Brandfonbrener, Sham M. Kakade, Eran Malach

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-02-01 (更新: 2024-06-03)

💡 一句话要点

提出Transformer模型以解决GSSM在复制任务中的局限性

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: Transformer 状态空间模型 序列建模 信息检索 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的广义状态空间模型在处理需要复制输入上下文的任务时表现不佳，限制了其应用。
  2. 本文通过理论分析和实证研究，展示了Transformer在复制任务中的优势，尤其是在处理长序列时。
  3. 实验结果表明，Transformer在效率和泛化能力上显著优于GSSM，尤其是在合成任务中表现突出。

📝 摘要（中文）

Transformer是序列建模的主流架构，但对固定大小潜在状态的模型（即广义状态空间模型GSSM）也引起了关注。本文表明，尽管GSSM在推理时间效率上有潜力，但在需要从输入上下文复制的任务中，其性能不及Transformer。通过理论分析，我们证明了两层Transformer可以复制指数长度的字符串，而GSSM受到固定潜在状态的限制。实验证明，Transformer在效率和泛化能力上均优于GSSM，尤其是在需要上下文复制的合成任务中。最后，评估预训练的大型语言模型显示，Transformer在信息复制和检索方面显著优于状态空间模型。这些结果表明，Transformer与GSSM在实际任务中存在根本差距。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决广义状态空间模型（GSSM）在复制任务中的局限性，尤其是其固定大小潜在状态导致的性能瓶颈。

核心思路：通过理论分析和实证研究，证明Transformer在复制任务中具有更高的效率和泛化能力，尤其是在处理长序列时。

技术框架：研究首先进行理论分析，接着通过合成任务进行实证评估，最后对预训练的大型语言模型进行比较。主要模块包括理论证明、实验设计和结果分析。

关键创新：最重要的创新在于理论上证明了两层Transformer能够复制指数长度的字符串，而GSSM受到固定潜在状态的限制，展示了两者在复制任务中的本质差异。

关键设计：在实验中，采用了不同长度的字符串进行测试，设计了合成任务以评估模型的复制能力，并使用了标准的性能指标进行比较。

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📊 实验亮点

实验结果显示，Transformer在复制任务中显著优于GSSM，尤其是在处理长序列时。具体而言，Transformer能够有效复制指数长度的字符串，而GSSM的性能受到固定潜在状态的限制，展示了两者在效率和泛化能力上的显著差异。

🎯 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。Transformer模型在复制和检索信息方面的优势，可以提升这些领域的任务性能，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Transformers are the dominant architecture for sequence modeling, but there is growing interest in models that use a fixed-size latent state that does not depend on the sequence length, which we refer to as "generalized state space models" (GSSMs). In this paper we show that while GSSMs are promising in terms of inference-time efficiency, they are limited compared to transformer models on tasks that require copying from the input context. We start with a theoretical analysis of the simple task of string copying and prove that a two layer transformer can copy strings of exponential length while GSSMs are fundamentally limited by their fixed-size latent state. Empirically, we find that transformers outperform GSSMs in terms of efficiency and generalization on synthetic tasks that require copying the context. Finally, we evaluate pretrained large language models and find that transformer models dramatically outperform state space models at copying and retrieving information from context. Taken together, these results suggest a fundamental gap between transformers and GSSMs on tasks of practical interest.