SwiGLU (Swish Gated Linear Unit) a înlocuit funcțiile clasice ReLU și GeLU în blocurile Feed-Forward (FFN), oferind o capacitate de memorare și învățare superioară la același număr de parametri.
Exemplu de implementare
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class SwiGLUFFN(nn.Module):
def __init__(self, dim, hidden_dim):
super().__init__()
self.w_gate = nn.Linear(dim, hidden_dim, bias=False)
self.w_up = nn.Linear(dim, hidden_dim, bias=False)
self.w_down = nn.Linear(hidden_dim, dim, bias=False)
def forward(self, x):
return self.w_down(F.silu(self.w_gate(x)) * self.w_up(x))
Este componenta de bază a blocurilor MLP din Llama 3 și Mistral.
Întrebări & Discuții: Stratul SwiGLU: Funcția de Activare Gated ce Înlocuiește ReLU în Modelele Moderne
Ai o întrebare despre Stratul SwiGLU: Funcția de Activare Gated ce Înlocuiește ReLU în Modelele Moderne sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.