Sparsified State-Space Models are Efficient Highway Networks
作者: Woomin Song, Jihoon Tack, Sangwoo Mo, Seunghyuk Oh, Jinwoo Shin
分类: cs.LG
发布日期: 2025-05-27
备注: Accepted to TMLR 2025.03
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出Simba方法以提高状态空间模型的效率
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 状态空间模型 稀疏化 序列建模 自然语言处理 信息流动 计算效率 token修剪
📋 核心要点
- 现有的状态空间模型在处理序列时存在冗余问题，导致信息传递效率低下。
- 本文提出Simba方法，通过对状态空间模型进行分层稀疏化，优化信息流动和计算效率。
- 实验结果显示，Simba在多个自然语言处理任务中超越了基线模型Mamba，提升了模型性能。
📝 摘要（中文）
状态空间模型（SSMs）为序列建模提供了一种有前景的架构，通过用线性递归替代昂贵的自注意力机制，成为Transformer的替代方案。本文提出了一种简单而有效的技巧，通过稀疏化SSMs来增强其在给定计算预算内的表现。我们观察到，SSMs中的token由于逐步递归更新而高度冗余，密集的递归操作阻碍了过去信息的传递。特别是，SSMs的上层往往更冗余，因为它们编码全局信息，而下层则编码局部信息。基于此，我们引入了Simba，一种基于token修剪的分层稀疏化方法，鼓励上层像高速公路一样运作。我们提出了一种新的token修剪标准，通过累积局部递归来衡量token对最终输出的全局影响。实验表明，Simba在各种自然语言任务中超越了基线模型Mamba，且在相同的FLOPS下表现更佳。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决状态空间模型（SSMs）中的冗余问题，现有方法在递归更新中导致信息传递效率低下，尤其是在上层编码全局信息时。
核心思路：论文提出的Simba方法通过对SSMs进行分层稀疏化，特别是对上层进行更多的稀疏处理，使其更像高速公路，从而提高信息流动效率。
技术框架：Simba方法的整体架构包括token修剪模块，该模块根据token对最终输出的全局影响进行评估，优先稀疏上层token。
关键创新：Simba的主要创新在于提出了一种新的token修剪标准，能够有效衡量token的全局影响，与现有方法相比，显著提高了信息传递效率。
关键设计：在设计中，Simba采用了特定的参数设置和损失函数，以确保在相同的计算预算下，能够实现更高的性能和更好的信息流动。具体细节包括对上层和下层的不同稀疏策略。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Simba在多个自然语言处理任务中超越了基线模型Mamba，且在相同的FLOPS下，Simba的性能提升显著，展示了其在信息流动和计算效率方面的优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、时间序列预测和其他需要高效序列建模的任务。通过提高状态空间模型的效率，Simba方法能够在资源受限的环境中实现更好的性能，推动相关领域的研究和应用发展。
📄 摘要（原文）
State-space models (SSMs) offer a promising architecture for sequence modeling, providing an alternative to Transformers by replacing expensive self-attention with linear recurrences. In this paper, we propose a simple yet effective trick to enhance SSMs within given computational budgets by sparsifying them. Our intuition is that tokens in SSMs are highly redundant due to gradual recurrent updates, and dense recurrence operations block the delivery of past information. In particular, we observe that upper layers of SSMs tend to be more redundant as they encode global information, while lower layers encode local information. Motivated by this, we introduce Simba, a hierarchical sparsification method for SSMs based on token pruning. Simba sparsifies upper layers more than lower layers, encouraging the upper layers to behave like highways. To achieve this, we propose a novel token pruning criterion for SSMs, measuring the global impact of tokens on the final output by accumulating local recurrences. We demonstrate that Simba outperforms the baseline model, Mamba, with the same FLOPS in various natural language tasks. Moreover, we illustrate the effect of highways, showing that Simba not only enhances efficiency but also improves the information flow across long sequences. Code is available at https://github.com/woominsong/Simba.