Qu'est-ce que SwiGLU et dans quels modèles cette activation est-elle utilisée?

SwiGLU est une variante de la fonction d'activation basée sur la combinaison des fonctions Swish et GLU (Gated Linear Unit). Elle est utilisée dans les modèles transformateurs modernes pour améliorer la capacité du réseau à effectuer des transformations non linéaires et à apprendre.

Formellement, SwiGLU peut être représenté comme :

SwiGLU(x) = x_1 * swish(x_2)

où l'entrée est divisée en deux parties (x_1 et x_2), swish est une activation du type x * sigmoid(x).

Applications :

• Utilisée dans les architectures de transformateurs, par exemple dans certaines versions de GPT et d'autres modèles NLP.
• Permet d'améliorer la qualité de l'apprentissage et la performance des modèles grâce à une non-linéarité plus flexible par rapport aux ReLU ou GELU traditionnels.

Ainsi, SwiGLU est une méthode efficace pour augmenter la capacité expressive des réseaux neuronaux dans les tâches de traitement du langage naturel.