Какво е SwiGLU и в кои модели се използва тази активация?

SwiGLU е разновидност на функцията за активиране, базирана на комбинацията от функциите Swish и GLU (Gated Linear Unit). Тя се използва в съвременни трансформаторни модели за подобряване на способността на мрежата да извършва нелинейни преобразувания и да учи.

Формално, SwiGLU може да бъде представена като:

SwiGLU(x) = x_1 * swish(x_2)

където входът се разделя на две части (x_1 и x_2), swish е активиране от тип x * sigmoid(x).

Приложения:

• Използва се в архитектури на трансформатори, например в някои версии на GPT и други NLP модели.
• Позволява подобряване на качеството на обучението и производителността на моделите чрез по-гъвкава нелинейност в сравнение с традиционните ReLU или GELU.

Така SwiGLU е ефективен начин за увеличаване на изразителната способност на невронните мрежи в задачите за обработка на естествен език.