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【NLP高频面题 - LLM架构篇】大模型使用SwiGLU相对于ReLU有什么好处？
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使用的SwiGLU替换ReLU最重要的原因是SwiGLU可以更好的捕获序列的特征。
① 使用ReLU的FFN的计算公式：
② 使用SwiGLU的FFN的计算公式：
更直观的看下ReLU和SwiGLU的可视化对比：
Swish 激活函数在参数 β 不同取值下的形状：
SwiGLU在计算中引入了门控机制，门控机制可以使用更软性的权重筛选有用的信息，并且梯度更平滑。这么做有以下几个主要好处：
- 动态门控机制：SwiGLU继承了GLU的门控特性，通过使用sigmoid函数作为门控器，可以对输入信号进行筛选和选择性放大。这种门控机制允许模型自适应地选择哪些信息是重要的，从而有助于提高模型对数据的表示能力。
- 增加非线性和复杂度：SwiGLU通过引入Swish激活函数，为神经网络增添了更多的非线性，使得模型能够捕捉和学习数据中更为复杂的特征和模式。
- 提高信息流动的效率：SwiGLU的门控机制使得模型能够更有效地管理和调整信息的流动，减少无关信息的干扰，提高了信息处理的效率。
- 避免“dying ReLU”问题：ReLU的一个主要问题是“dying ReLU”，即某些神经元在训练过程中可能永远不会被激活，导致这些神经元对网络的贡献为零。SwiGLU通过其动态门控机制，减少了这种问题的发生。
- 提高模型精度：在某些任务中，SwiGLU可以显著提高模型的精度，尤其是在自然语言处理任务中，如GLUE和SuperGLUE，SwiGLU的使用可以带来超过4%的精度提升。
拔高（举一反三）：深刻理解门控机制，并且知晓门控机制在LSTM、IA3中都有应用。
门机制：控制水闸的门就能阻止或者释放水流。类似的，门机制的作用是控制数据的流动。
如上图所示，门的开合程度由 0.0 ~1.0 的实数表示，通过这个数值控制流出的水量，sigmoid 函数用于求门的开合程度（sigmoid 函数的输出范围在 0.0 ~ 1.0）。
① LSTM 中门控机制的应用：
② PEFT的IA3方法中门控机制的应用：
IA3的思想：抑制和放大内部激活，通过可学习的向量对激活值进行抑制或放大。具体来说，会对K、V、FFN三部分的值进行调整，训练过程中同样冻结原始模型的权重，只更新可学习的部分向量部分。训练完成后，与Lora类似，也可以将学习部分的参数与原始权重合并，没有额外推理开销。
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