Characterizing Mamba's Selective Memory using Auto-Encoders

📄 arXiv: 2512.15653v1 📥 PDF

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，揭示其对特定类型信息的遗忘偏好。

🎯 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 遗忘分析

📋 核心要点

  1. 现有研究缺乏对SSM语言模型遗忘信息类型的细致刻画，阻碍了对其记忆机制的深入理解。
  2. 论文提出利用自编码器重建SSM隐藏状态，通过比较输入与重建结果来量化信息损失，从而识别易被遗忘的tokens。
  3. 实验表明，Mamba更易遗忘数学相关tokens、组织实体以及非标准美式英语，且遗忘概率与tokens在预训练数据中的频率负相关。

📝 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，隐藏状态中丢失一些信息。虽然之前的工作已经研究了发生信息丢失的序列长度，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)来解决这一知识空白。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 (130M--1.4B)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产生的信息遗忘问题。现有研究主要关注遗忘发生的序列长度，而忽略了对遗忘信息类型的具体分析，这限制了我们对SSM记忆机制的理解和改进。

核心思路：论文的核心思路是利用自编码器来评估Mamba模型隐藏状态的信息保留能力。通过训练自编码器从Mamba的隐藏状态重建输入序列，并比较原始输入和重建序列之间的差异，可以量化Mamba模型的信息损失，从而识别出容易被遗忘的tokens和序列类型。这种方法能够揭示Mamba模型选择性记忆的偏好。

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，得到隐藏状态；2) 训练一个自编码器，其编码器接收Mamba的隐藏状态作为输入，解码器重建原始输入序列；3) 比较原始输入序列和自编码器的重建序列，计算信息损失；4) 分析信息损失与tokens类型、序列类型以及tokens在预训练数据中频率之间的关系。

关键创新：论文的关键创新在于使用自编码器来量化和分析SSM语言模型的信息遗忘行为。与以往关注遗忘发生位置的研究不同，该方法能够识别出特定类型的tokens和序列更容易被遗忘，从而揭示了SSM语言模型选择性记忆的本质。

关键设计：自编码器的具体结构未知，但其目标是最小化原始输入序列和重建序列之间的差异。信息损失的计算方式也未明确说明，可能采用交叉熵或均方误差等损失函数。Mamba模型使用了不同规模的模型（130M-1.4B），输入序列长度范围为4-256个tokens。论文分析了不同tokens类型（词性、命名实体等）和序列类型（代码、数学问题等）的信息损失率。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，Mamba模型更容易遗忘数学相关的tokens（如数字、变量）、组织实体以及非标准美式英语。此外，tokens在预训练数据中出现的频率与遗忘概率呈负相关，即出现频率较低的tokens更容易被遗忘。这些发现为改进Mamba模型的记忆机制提供了明确的方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于改进SSM语言模型的记忆机制，例如通过增加对特定类型信息的关注或引入更有效的记忆策略，从而提升模型在处理长文本、代码生成、数学推理等任务中的性能。此外，该研究方法也可推广到其他类型的序列模型，用于分析其信息遗忘特性。

📄 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.