Transformerdə FFN катмалы эмне жана көңүл буруу блоктарынын ортосунда сызыктуу эмес болуу эмне үчүн керек?

Transformerdiki FFN (Алдын ала жүктөө тармагы) катмары — эки катламдуу толугу менен байланышкан нейрондук тармак болуп саналат жана ал көңүл буруу (attention) катмарынын артынан ар бир элементке өзүнчө колдонулат. Анын милдети — кошумча нөл-сызыктык иштетүүнү кошуу жана моделдин экспрессивдүүлүгүн жогорулатуу.

Көңүл буруу блоктору арасындагы нөл-сызыктыктык моделге кыйынчылык функцияларды жана көзкарандылыктарды жакындаштыра алууга мүмкүндүк берет. Көңүл буруу ар кандай жайгашкан маалыматтардын салмактуу жыйындысы үчүн жооптуу, жана нөл-сызыктык активдештирүү (мисалы, ReLU же GELU) менен FFN трансформерге жөнөкөй сызыктуу аралашмалардан көбүрөөк калыптарды моделдөөгө жардам берет.

FFN катмарынын структурасынын мисалы:

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)))

Бул жерде, d_model — кирүү жана чыгуу векторлорунун өлчөмү, d_ff — ички катманын өлчөмү, көбүнчө d_model — дан чоң болот.

Мындайча айтканда, FFN катмары нөл-сызыктык менен терең нөл-сызыктык түрленүүнү камсыз кылат, бул үйрөнүүнү жана моделдин сапатын жакшыртат.