Was ist SwiGLU und in welchen Modellen wird diese Aktivierung verwendet?

SwiGLU ist eine Variante der Aktivierungsfunktion, die auf der Kombination der Funktionen Swish und GLU (Gated Linear Unit) basiert. Sie wird in modernen Transformator-Modellen verwendet, um die Fähigkeit des Netzwerks zur nichtlinearen Transformation und zum Lernen zu verbessern.

Formal lässt sich SwiGLU wie folgt darstellen:

SwiGLU(x) = x_1 * swish(x_2)

wobei der Eingang in zwei Teile (x_1 und x_2) aufgeteilt wird, swish ist eine Aktivierung vom Typ x * sigmoid(x).

Anwendungen:

• Wird in Transformator-Architekturen verwendet, z.B. in einigen Versionen von GPT und anderen NLP-Modellen.
• Ermöglicht eine Verbesserung der Lernqualität und der Leistung der Modelle durch eine flexiblere Nichtlinearität im Vergleich zu traditionellen ReLU oder GELU.

Daher ist SwiGLU eine effiziente Methode, um die Ausdruckskraft neuronaler Netze bei Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung zu erhöhen.