Ի՞նչ է SwiGLU-ն և որ մոդելներում է կիրառվում այս ակտիվացումը։

SwiGLU — բազային ակտիվացման ֆունկցիայի տարբերակ է, որը հիմնված է Swish և GLU (Gated Linear Unit) ֆունկցիաների համադրության վրա: Այն օգտագործվում է ժամանակակից փոխակերպիչ մոդելներում՝ ցանցի կարողությունը ոչ գծային փոխարկումներ կատարելու և սովորելու համար բարելավելու համար:

Ապացույցով, SwiGLU- ն կարելի է ներկայացնել որպես՝

SwiGLU(x) = x_1 * swish(x_2)

որտեղ մուտքը բաժանվում է երկու մասի (x_1 և x_2), swish-ը՝ x * sigmoid(x) տեսակի ակտիվացում:

Հայտումներ:

• Օգտագործվում է փոխակերպիչների ճարտարապետություններում, օրինակ՝ որոշ GPT տարբերակներում և այլ NLP մոդելներում:
• Հնարավորություն է տալիս բարելավել ուսուցման որակը և մոդելների կատարողականությունը՝ ավելի ճկուն ոչ գծայինությամբ՝ համեմատած ավանդական ReLU կամ GELU-ների:

Այսպիսով, SwiGLU-ը արդյունավետ միջոց է՝ մեծացնելու նեյրոնային ցանցերի արտահայտչականությունը բնական լեզվի մշակման խնդիրներում։