Cos'è SwiGLU e in quali modelli viene applicata questa attivazione?

SwiGLU è una variante della funzione di attivazione basata sulla combinazione delle funzioni Swish e GLU (Gated Linear Unit). Viene utilizzata nei modelli transformer moderni per migliorare la capacità della rete di effettuare trasformazioni non lineari e apprendere.

Formalmente, SwiGLU può essere rappresentato come:

SwiGLU(x) = x_1 * swish(x_2)

dove l'input viene diviso in due parti (x_1 e x_2), swish è un'attivazione del tipo x * sigmoid(x).

Applicazioni:

• Viene utilizzato nelle architetture transformer, ad esempio in alcune versioni di GPT e altri modelli NLP.
• Permette di migliorare la qualità dell'addestramento e le prestazioni dei modelli grazie a una non linearità più flessibile rispetto a ReLU o GELU tradizionali.

Pertanto, SwiGLU è un modo efficace per aumentare la capacità espressiva delle reti neurali nelle attività di elaborazione del linguaggio naturale.