Čo je SwiGLU a v akých modeloch sa táto aktivácia používa?

SwiGLU je varianta aktivácie založená na kombinácii funkcií Swish a GLU (Gated Linear Unit). Používa sa v moderných transformátorových modeloch na zlepšenie schopnosti siete vykonávať nelineárne transformácie a učiť sa.

Formálne, SwiGLU možno reprezentovať ako:

SwiGLU(x) = x_1 * swish(x_2)

kde je vstup rozdelený na dve časti (x_1 a x_2), swish je aktivácia typu x * sigmoid(x).

Použitie:

• Používa sa v architektúrach transformerov, napríklad v niektorých verziách GPT a ďalších NLP modeloch.
• Umožňuje zlepšiť kvalitu učenia a výkon modelov vďaka flexibilnejšej nelineárnosti v porovnaní s tradičnými ReLU alebo GELU.

Takže, SwiGLU je efektívny spôsob, ako zvýšiť výrazovú schopnosť neurónových sietí v úlohách spracovania prirodzeného jazyka.