Transformerdagi FFN qatlami nima va e'tibor bloklari orasidagi no-linearlik nima uchun kerak?

Transformerdagi FFN (Oldindan Yoqiladigan Tarmoq) qavat ikki qatlamli to'liq bog'langan neyron tarmog'idir va u diqqat (attention) qavatidan keyin har bir ketma-ket elementiga alohida qo'llaniladi. Uning vazifasi qo'shimcha no liniyaviy ishlov berishni qo'shish va modelning ifoda qobiliyatini oshirishdir.

Diqqat bloklari o'rtasidagi no liniyaviylik modelga murakkab funksiyalar va bog'liqliklarni taxmin qilish imkonini beradi. Diqqat turli pozitsiyalardagi ma'lumotlarning vaznli yig'indisini bajaradi, va no liniyaviy aktivatsiya (masalan, ReLU yoki GELU) bilan FFN transformerdan faqat chiziqli kombinatsiyalardan ko'ra murakkabroq naqshlarni model qilishga yordam beradi.

FFN qavatining tuzilmasi misoli:

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)))

Bu yerda, d_model kirish va chiqish vektorlarining o'lchami, d_ff esa ichki qatlamning o'lchami bo'lib, odatda d_model dan katta bo'ladi.

Shu tarzda, no liniyaviylik bilan FFN qavati xususiyatlarning chuqur no liniyaviy transformatsiyasini ta'minlaydi, bu esa o'qitishni va model sifatini yaxshilaydi.