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

利用Mamba Knockout方法解析Mamba模型中的事实信息流动

🎯 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 Attention Knockout 信息流动

📋 核心要点

  1. 现有语言模型的可解释性不足，难以理解模型内部的事实信息流动模式。
  2. 本文将Transformer的可解释性技术Attention Knockout适配到Mamba模型，追踪信息在tokens和layers间的流动。
  3. 实验揭示了Mamba模型中subject-token信息出现和layer-wise动态的模式，并与Transformer模型进行了对比。

📝 摘要（中文）

本文研究了基于Mamba状态空间模型（SSM）的语言模型中事实信息的流动。研究依赖于Mamba模型与Transformer架构及其注意力机制的理论和经验联系。利用这种关系，我们将最初为Transformer开发的注意力可解释性技术（特别是Attention Knockout方法）应用于Mamba-1和Mamba-2模型。通过这些技术，我们追踪信息如何在tokens和layers之间传输和定位，揭示了subject-token信息出现的模式和layer-wise的动态特性。值得注意的是，一些现象在Mamba模型和基于Transformer的模型之间有所不同，而另一些现象在所有检查的模型中普遍存在，这暗示了这些现象可能是一般LLM固有的。通过进一步利用Mamba的结构化分解，我们区分了不同的“特征”如何实现token-to-token的信息交换或丰富单个token，从而提供了一个统一的视角来理解Mamba的内部操作。

🔬 方法详解

问题定义：现有大型语言模型（LLMs）的可解释性是一个重要挑战。理解模型如何处理和传递事实信息，对于提高模型的可靠性和可信度至关重要。特别是，Mamba作为一种新兴的SSM架构，其内部信息流动机制尚不明确，现有方法难以有效解析其内部运作。

核心思路：本文的核心思路是将Transformer模型中成熟的Attention Knockout可解释性技术迁移到Mamba模型上。通过分析Mamba模型中类似注意力机制的组件，并结合Mamba的结构化分解特性，来追踪和理解事实信息在模型内部的流动路径和模式。这样可以揭示Mamba模型如何处理和传递信息，以及不同“特征”在信息交换和token增强中的作用。

技术框架：本文的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 建立Mamba模型与Transformer模型的联系，特别是注意力机制的对应关系。2) 将Attention Knockout方法适配到Mamba-1和Mamba-2模型。3) 利用适配后的Attention Knockout方法，追踪信息在tokens和layers之间的流动。4) 分析实验结果，揭示subject-token信息出现和layer-wise动态的模式。5) 利用Mamba的结构化分解，区分不同“特征”在信息交换和token增强中的作用。

关键创新：本文的关键创新在于将Attention Knockout方法成功应用于Mamba模型，并利用Mamba的结构化分解特性，实现了对Mamba模型内部信息流动的细粒度解析。与直接分析Transformer模型不同，本文针对Mamba模型的特殊结构进行了适配，从而能够更准确地追踪和理解Mamba模型中的信息传递过程。此外，通过对比Mamba和Transformer模型，揭示了LLMs中可能存在的通用信息处理模式。

关键设计：本文的关键设计包括：1) 如何将Attention Knockout方法中的注意力权重概念映射到Mamba模型的选择机制上。2) 如何利用Mamba的结构化分解，将模型内部的“特征”区分为负责token-to-token信息交换和负责增强单个token信息的两类。3) 如何设计实验来验证Attention Knockout方法在Mamba模型上的有效性，并揭示Mamba模型的信息流动模式。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节，需要参考原始论文中的具体实现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Attention Knockout方法可以有效地应用于Mamba模型，并揭示了Mamba模型中信息流动的关键模式。研究发现，一些信息流动模式在Mamba和Transformer模型中是通用的，这暗示了LLMs中可能存在一些固有的信息处理机制。此外，通过Mamba的结构化分解，研究人员能够区分不同“特征”在信息交换和token增强中的作用，从而更深入地理解Mamba模型的内部运作。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升Mamba模型的透明度和可解释性，帮助研究人员和开发者更好地理解和控制模型的行为。此外，该方法还可以用于诊断模型中的潜在问题，例如事实性错误或偏见，从而提高模型的可靠性和安全性。未来，该研究可以推广到其他SSM架构的语言模型，为构建更加可信和可控的AI系统奠定基础。

📄 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.