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通过电路复杂度视角审视状态空间模型与Mamba的计算极限

计算复杂性 2025-02-21 v2 人工智能 计算与语言 机器学习

摘要

本文利用电路复杂度框架分析了Mamba和状态空间模型(SSMs)的计算局限性。尽管Mamba具有有状态设计,并且近期被视为Transformer的有力替代者,我们证明了具有poly(n)\mathrm{poly}(n)精度和常数深度层的Mamba和SSMs均属于DLOGTIME\mathsf{DLOGTIME}-uniform TC0\mathsf{TC}^0复杂度类。该结果表明,Mamba在理论上与Transformer具有相同的计算能力,并且如果TC0NC1\mathsf{TC}^0 \neq \mathsf{NC}^1,它无法解决诸如算术公式问题、布尔公式值问题和置换组合问题等问题。因此,这挑战了Mamba比Transformer更具计算表达能力的假设。我们的贡献包括严格的证明,表明选择性SSM和Mamba架构可以被DLOGTIME\mathsf{DLOGTIME}-uniform TC0\mathsf{TC}^0电路模拟,并且它们无法解决TC0\mathsf{TC}^0之外的问题。

关键词

引用

@article{arxiv.2412.06148,
  title  = {The Computational Limits of State-Space Models and Mamba via the Lens of Circuit Complexity},
  author = {Yifang Chen and Xiaoyu Li and Yingyu Liang and Zhenmei Shi and Zhao Song},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2412.06148},
  year   = {2025}
}

备注

CPAL 2025