Что такое SwiGLU и в каких моделях применяется эта активация?

SwiGLU — это разновидность активационной функции, основанная на комбинации функций Swish и GLU (Gated Linear Unit). Она применяется в современных трансформерных моделях для улучшения способности сети к нелинейному преобразованию и обучению.

Формально, SwiGLU можно представить как:

SwiGLU(x) = x_1 * swish(x_2)

где вход разбивается на две части (x_1 и x_2), swish — это активация типа x * sigmoid(x).

Применение:

• Используется в архитектурах трансформеров, например, в некоторых версиях GPT и других NLP-моделей.
• Позволяет улучшить качество обучения и производительность моделей за счёт более гибкой нелинейности по сравнению с традиционными ReLU или GELU.

Таким образом, SwiGLU — это эффективный способ повысить выразительную способность нейросетей в задачах обработки естественного языка.