LaTIM: Measuring Latent Token-to-Token Interactions in Mamba Models

📄 arXiv: 2502.15612v2 📥 PDF

作者: Hugo Pitorro, Marcos Treviso

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-21 (更新: 2025-02-24)

备注: 8 pages, 10 figures in the main paper

💡 一句话要点

提出LaTIM，用于度量Mamba模型中潜在的token间交互，提升模型可解释性。

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

关键词: Mamba模型 状态空间模型 可解释性 Token交互 序列建模

📋 核心要点

  1. 现有SSM模型缺乏像Transformer那样细粒度的可解释性工具，难以理解其内部token处理机制。
  2. 提出LaTIM方法，对Mamba-1和Mamba-2进行token级别的分解，从而实现细粒度的可解释性。
  3. 在机器翻译、复制和检索生成等任务上验证了LaTIM的有效性，揭示了Mamba的token间交互模式。

📝 摘要（中文）

状态空间模型（SSM），如Mamba，已经成为长上下文序列建模中Transformer的一种高效替代方案。然而，尽管SSM的应用日益广泛，但它缺乏Transformer所拥有的、对理解和改进基于注意力机制的架构至关重要的可解释性工具。虽然最近的研究提供了一些关于Mamba内部机制的见解，但它们没有明确地分解token级别的贡献，从而在理解Mamba如何在层之间选择性地处理序列方面留下了空白。在这项工作中，我们介绍了一种新颖的token级别分解方法LaTIM，适用于Mamba-1和Mamba-2，从而实现细粒度的可解释性。我们在包括机器翻译、复制和基于检索的生成等多种任务中广泛评估了我们的方法，证明了其在揭示Mamba的token间交互模式方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：Mamba模型在长序列建模中表现出色，但缺乏对模型内部token间交互的理解。现有方法无法有效分解token级别的贡献，难以解释Mamba如何选择性地处理序列，这阻碍了模型的进一步优化和改进。

核心思路：LaTIM的核心思想是通过一种token级别的分解方法，量化Mamba模型中每个token对其他token的影响。通过这种分解，可以揭示Mamba在不同层之间如何选择性地处理序列，从而提高模型的可解释性。

技术框架：LaTIM方法适用于Mamba-1和Mamba-2模型。它通过分析模型内部的状态变量和参数，计算每个token对其他token的影响程度。该方法不需要修改Mamba模型的结构，可以作为一种独立的解释工具使用。整体流程包括：1) 前向传播计算模型输出；2) 基于模型状态变量计算token间交互矩阵；3) 可视化和分析交互矩阵，揭示token间的依赖关系。

关键创新：LaTIM的关键创新在于提出了一种新的token级别分解方法，能够量化Mamba模型中token间的交互。与现有方法相比，LaTIM能够提供更细粒度的可解释性，揭示Mamba模型内部的token处理机制。

关键设计：LaTIM的具体实现细节包括：1) 定义token间交互矩阵的计算公式，该公式基于Mamba模型的状态变量和参数；2) 设计可视化工具，用于展示token间交互矩阵，帮助用户理解模型行为；3) 针对不同的任务，设计相应的评估指标，用于衡量LaTIM的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LaTIM在机器翻译、复制和检索生成等任务上进行了广泛评估。实验结果表明，LaTIM能够有效地揭示Mamba的token间交互模式，帮助研究人员理解模型行为。例如，在机器翻译任务中，LaTIM可以识别出Mamba模型关注的关键token，从而提高翻译质量。在复制任务中，LaTIM可以揭示Mamba模型如何记忆和复制序列。

🎯 应用场景

LaTIM可应用于多种序列建模任务，例如自然语言处理、时间序列分析和生物信息学。通过提高Mamba模型的可解释性，LaTIM可以帮助研究人员更好地理解模型的行为，从而进行模型优化和改进。此外，LaTIM还可以用于诊断模型错误，提高模型的鲁棒性和可靠性。未来，LaTIM有望促进Mamba模型在更多实际场景中的应用。

📄 摘要（原文）

State space models (SSMs), such as Mamba, have emerged as an efficient alternative to transformers for long-context sequence modeling. However, despite their growing adoption, SSMs lack the interpretability tools that have been crucial for understanding and improving attention-based architectures. While recent efforts provide insights into Mamba's internal mechanisms, they do not explicitly decompose token-wise contributions, leaving gaps in understanding how Mamba selectively processes sequences across layers. In this work, we introduce LaTIM, a novel token-level decomposition method for both Mamba-1 and Mamba-2 that enables fine-grained interpretability. We extensively evaluate our method across diverse tasks, including machine translation, copying, and retrieval-based generation, demonstrating its effectiveness in revealing Mamba's token-to-token interaction patterns.