Kas ir FFN slānis transformatorā un kāpēc ir nepieciešama nelinearitāte starp uzmanības blokiem?

Transformera FFN (Feed-Forward Network) slānis ir divslāņu pilnībā savienots neironu tīkls, kas tiek piemērots atsevišķi katram secības elementam pēc uzmanības (attention) slāņa. Tā uzdevums ir pievienot papildu nelineāru apstrādi un palielināt modeļa izteiksmes spēju.

Nelinearitāte starp uzmanības blokiem ir nepieciešama, lai modelis varētu aproksimēt sarežģītas funkcijas un atkarības. Uzmanība ir atbildīga par svaroto informācijas summēšanu dažādās pozīcijās, un FFN ar nelineāru aktivāciju (piemēram, ReLU vai GELU) palīdz transformatoram modelēt sarežģītākus modeļus nekā tikai līnijas kombinācijas.

FFN slāņa piemērs:

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)))

Šeit, d_model ir ievades un izejas vektoru dimensija, d_ff ir iekšējā slāņa dimensija, kas parasti ir lielāka nekā d_model.

Tādējādi, FFN slānis ar nelinearizāciju nodrošina dziļu nelineāru raksturlielumu transformāciju, kas uzlabo apmācību un modeļa kvalitāti.