¿Qué es SwiGLU y en qué modelos se aplica esta activación?

SwiGLU es una variante de la función de activación basada en la combinación de las funciones Swish y GLU (Unidad Lineal con Puerta). Se utiliza en modelos transformadores modernos para mejorar la capacidad de la red para realizar transformaciones no lineales y aprender.

Formalmente, SwiGLU se puede representar como:

SwiGLU(x) = x_1 * swish(x_2)

donde la entrada se divide en dos partes (x_1 y x_2), swish es una activación del tipo x * sigmoid(x).

Aplicaciones:

• Se usa en arquitecturas de transformadores, por ejemplo, en algunas versiones de GPT y otros modelos de NLP.
• Permite mejorar la calidad del entrenamiento y el rendimiento de los modelos mediante una no linealidad más flexible en comparación con ReLU o GELU tradicionales.

Por lo tanto, SwiGLU es una forma eficiente de aumentar la capacidad expresiva de las redes neuronales en tareas de procesamiento del lenguaje natural.