Mi az az FFN réteg a transzformátorban, és miért szükséges a nemlineáris működés az attention-blokkok között?

A transformeren belüli FFN (Feed-Forward Network) réteg egy két rétegű, teljesen összekapcsolt neurális hálózat, amelyet külön alkalmaznak minden elemre a szekvenciában az attention réteg után. Feladata, hogy további nemlineáris feldolgozást adjon hozzá, és növelje a modell kifejezőképességét.

Az attention blokkok közötti nemlinearitás szükséges ahhoz, hogy a modell komplex függvényeket és összefüggéseket tudjon közelíteni. Az attention felelős az információk súlyozott összegzéséért különböző pozíciókban, és a nemlineáris aktivációval (például ReLU vagy GELU) ellátott FFN segít a transzformernak összetettebb mintákat modellezni, mint egyszerű lineáris kombinációk.

Egy FFN réteg szerkezetének példája:

import torch
import torch.nn as nn

class FFN(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, d_ff):
        super().__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(d_model, d_ff)
        self.activation = nn.GELU()
        self.linear2 = nn.Linear(d_ff, d_model)

    def forward(self, x):
        return self.linear2(self.activation(self.linear1(x)))

Itt, d_model a bemeneti és kimeneti vektorok dimenziója, d_ff pedig a belső réteg dimenziója, amely általában nagyobb, mint d_model.

Így a nemlineáris FFN réteg mély nemlineáris transzformációt biztosít a jellemzők számára, javítva a tanulást és a modell minőségét.