MemMamba: Rethinking Memory Patterns in State Space Model

2025-09-28｜RUC, SUFE, Gao Ling Institute, Shanghai AI Lab|??63

??http://arxiv.org/abs/2510.03279v1???
???https://huggingface.co/papers/2510.03279??

研究背景與意義

隨著數(shù)據(jù)量的爆炸式增長，長序列建模在自然語言處理、生物信息學等領域變得尤為關鍵。傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）由于梯度消失和爆炸問題，難以擴展到超長序列；而Transformer雖然能捕獲全局依賴，但其計算復雜度為序列長度的平方，限制了其在超長序列上的應用。選擇性狀態(tài)空間模型（SSM）如Mamba以線性時間復雜度和常數(shù)遞歸推理效率展現(xiàn)出巨大潛力，但其長程記憶呈指數(shù)衰減，嚴重制約了模型的記憶能力和性能。本文針對Mamba的記憶衰減機制進行了系統(tǒng)的數(shù)學和信息論分析，揭示了其記憶模式的本質(zhì)及信息保留方式，填補了該領域的理論空白。基于此，提出了MemMamba架構(gòu)，旨在突破效率與記憶容量的傳統(tǒng)權(quán)衡，推動超長序列建模技術的進步。

研究方法與創(chuàng)新

本文的核心創(chuàng)新在于從信息理論視角提出了“橫向-縱向記憶保真度”框架，量化了模型在層內(nèi)（橫向）和層間（縱向）信息丟失的關鍵指標，深入揭示了Mamba模型在長序列處理中的記憶衰減機制。具體而言：

• 數(shù)學推導與信息理論分析：通過狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣的譜性質(zhì)，證明了Mamba的狀態(tài)更新雖保證了計算穩(wěn)定性，但導致早期信息貢獻隨時間和層數(shù)呈指數(shù)衰減，從而限制了模型的長程記憶能力。
• 橫向-縱向記憶保真度框架：定義了期望令牌記憶保真度（ETMF）和期望跨層記憶保真度（ECLMF），分別衡量序列內(nèi)信息的語義保持度和跨層信息的傳遞效率，為后續(xù)架構(gòu)設計提供了理論依據(jù)。
• MemMamba架構(gòu)設計：靈感來源于人類閱讀長文本時的筆記整理行為，創(chuàng)新性地引入了動態(tài)狀態(tài)摘要機制（NoteBlock），結(jié)合跨層和跨令牌注意力，有效緩解了長程遺忘問題。該設計在保持線性復雜度的同時，實現(xiàn)了信息的動態(tài)提取、壓縮和重用，突破了傳統(tǒng)SSM在長序列建模中的性能瓶頸。
• 稀疏激活機制：通過閾值觸發(fā)的跨層和跨令牌注意力，平衡了記憶保持與計算效率，避免了冗余計算，確保了模型在超長序列上的高效推理能力。

綜上，MemMamba不僅在理論上系統(tǒng)揭示了SSM記憶衰減的本質(zhì)，還通過巧妙的架構(gòu)創(chuàng)新，提出了兼顧效率與記憶能力的解決方案，顯著推動了長序列建模技術的發(fā)展。

實驗設計與結(jié)果分析

實驗在三個長序列基準任務上進行：

1. 語言建模（PG19-PPL）：包含約1億令牌的英文小說，平均長度69k令牌。評估指標為困惑度（PPL）。結(jié)果顯示，MemMamba在不同上下文長度下均優(yōu)于包括Mamba、DeciMamba、Compressive Transformer和Megalodon在內(nèi)的多種先進模型，尤其在超長序列（30k-60k令牌）上表現(xiàn)穩(wěn)定，困惑度幾乎無波動，體現(xiàn)出卓越的長程記憶保持能力。
2. Passkey檢索任務：該任務要求模型在極長序列中準確檢索隨機插入的關鍵信息。MemMamba在400k令牌長度仍保持90%的高準確率，遠超其他模型，展現(xiàn)了其卓越的超長記憶檢索能力。
3. 文檔檢索任務：在多領域、多文檔且?guī)г肼暤臋z索環(huán)境中，MemMamba表現(xiàn)出強大的魯棒性和推理能力。隨著噪聲文檔數(shù)量增加，MemMamba依然保持較高性能，明顯優(yōu)于Mamba及其變體。

此外，消融實驗驗證了狀態(tài)摘要和跨層/跨令牌注意力機制對性能的關鍵貢獻。效率測試表明，盡管引入了額外機制，MemMamba推理速度仍比Transformer快48%，保持了線性復雜度優(yōu)勢。記憶保真度指標ETMF和ECLMF的評估進一步證實了MemMamba在信息保持方面的顯著提升。

結(jié)論與展望

本文提出的MemMamba通過引入動態(tài)狀態(tài)摘要和稀疏跨層跨令牌注意力機制，成功解決了傳統(tǒng)選擇性狀態(tài)空間模型在超長序列記憶衰減上的根本問題，實現(xiàn)了記憶容量與計算效率的突破性平衡。理論分析與實驗證明，MemMamba不僅顯著提升了長序列任務中的表現(xiàn)和穩(wěn)定性，還實現(xiàn)了近50%的推理速度提升，樹立了高效長序列建模的新標桿。

未來工作將聚焦于：

• 多模態(tài)擴展：探索MemMamba在跨模態(tài)數(shù)據(jù)融合與處理中的潛力，推動其在視覺、語音等多領域的應用。
• 檢索增強系統(tǒng)集成：結(jié)合外部檢索機制，進一步提升模型對復雜知識的訪問與利用能力。
• 大規(guī)模模型擴展：擴展MemMamba架構(gòu)至更大規(guī)模，驗證其在更復雜真實任務中的適用性和優(yōu)勢。

總體而言，MemMamba代表了新一代以記憶為核心的神經(jīng)架構(gòu)設計方向，開創(chuàng)了高效且具備持久記憶能力的序列模型新紀元。

本文轉(zhuǎn)載自??AI研究前瞻??，作者：胡耀淇