Ce este Stratul SwiGLU: Funcția de Activare Gated ce Înlocuiește ReLU în Modelele Moderne?

Multiplicarea element cu element a două proiecții liniare, una activată prin Swish și una liniară de trecere.

Denumire completă

SwiGLU(x) = (xW_gate * sigmoid(beta * xW_gate)) * (xW_up)

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.

Învață AI • Comunitate & Q&A

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.

Comunitate AI Adaugă o întrebare sau distribuie un cod / prompt

Moderare & Siguranță:

Pentru a menține calitatea și securitatea informațiilor, fiecare întrebare sau fragment de cod/prompt este analizat (manual sau prin moderare asistată de AI) înainte de publicare.