Mis on SwiGLU ja millistes mudelites seda aktiveerimist kasutatakse?

SwiGLU on aktiivsuse funktsiooni variatsioon, mis põhineb Swish ja GLU (Gated Linear Unit) funktsioonide kombinatsioonil. Seda kasutatakse kaasaegsetes transformaatormudelites, et parandada võrgu võimet teha mitte-lineaarseid teisendusi ja õppida.

Vormiliselt võib SwiGLU esitada järgmiselt:

SwiGLU(x) = x_1 * swish(x_2)

kus sisend jaguneb kaheks osaks (x_1 ja x_2), swish on aktivatsioon, mis on sarnane x * sigmoid(x).

Rakendused:

• Kasutatakse transformaatori arhitektuurides, näiteks mõnedes GPT versioonides ja teistes NLP-mudelites.
• See võimaldab parandada õppimise kvaliteeti ja mudelite jõudlust, pakkudes paindlikumat mitte-lineaarsust võrreldes traditsiooniliste ReLU või GELU-ga.

Seega on SwiGLU tõhus viis suurendada närvivõrkude väljendusvõimet loomuliku keele töötlemise ülesannetes.