前言 SwiGLU激活函数在PaLM，LLaMA等大模型中有广泛应用，在大部分测评中相较于Transformer FFN中所使用的ReLU函数都有提升。本篇先介绍LLaMA中SwiGLU的实现形式，再追溯到GLU门控线性单元，以及介绍GLU的变种，Swish激活函数等内容。 内容摘要 LLaMA中SwiGLU的实现形式GLU门控线性单元原理简述通过GLU的变种改进TransformerS

引言 今天介绍LLAMA模型引入的关于激活函数的改进——SwiGLU1，该激活函数取得了不错的效果，得到了广泛地应用。 SwiGLU是GLU的一种变体，其中包含了GLU和Swish激活函数。 GLU GLU(Gated Linear Units,门控线性单元)2引入了两个不同的线性层，其中一个首先经过sigmoid函数，其结果将和另一个线性层的输出进行逐元素相乘作为最终的输出： GLU

目录 Swish激活函数 1. Swish函数公式 LLaMA模型中的激活函数 1. SwiGLU激活函数 2. SwiGLU激活函数的表达式 3. SwiGLU激活函数的优势 Swish激活函数 Swish是一种激活函数，其计算公式如下： 1. Swish函数公式 Swish(x) = x * sigmoid(x) 其中，sigmoid(x)是sigmoid函数

note 预训练语言模型除了自回归（Autoregressive）模型GPT，还有自编码模型（Autoencoding）BERT[1]、编-解码（Encoder-Decoder）模型BART[67]，以及融合上述三种方法的自回归填空（Autoregressive Blank Infilling）模型GLM（General Language Model）[68]。ChatGPT的出现，使得目前几乎

激活函数大汇总（十三）（Sinc & SwiGLU附代码和详细公式） 更多激活函数见激活函数大汇总列表 一、引言 欢迎来到我们深入探索神经网络核心组成部分——激活函数的系列博客。在人工智能的世界里，激活函数扮演着不可或缺的角色，它们决定着神经元的输出，并且影响着网络的学习能力与表现力。鉴于激活函数的重要性和多样性，我们将通过几篇文章的形式，本篇详细介绍两种激活函数，旨在帮助读者深入了解各种激

激活函数总结（八）：基于Gate mechanism机制的激活函数补充 1 引言2 激活函数2.1 GLU激活函数2.2 SwiGLU激活函数2.3 GTU激活函数2.4 Bilinear激活函数2.5 ReGLU激活函数2.6 GEGLU激活函数 3. 总结 1 引言 在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数 (Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky ReLU、PR