transformer改激活函数
时间: 2023-08-25 15:07:28 浏览: 173
Transformer模型中的激活函数主要用于在网络层中引入非线性性质。原始的Transformer模型使用的激活函数是GELU(Gaussian Error Linear Unit),它在隐藏层中表现良好。
如果你想尝试其他的激活函数,可以考虑以下几个选项:
1. ReLU(Rectified Linear Unit):ReLU是一种常用的激活函数,它能够快速计算并且在很多情况下表现良好。但是,ReLU在负值区域会产生零梯度,这可能导致梯度消失的问题。
2. Leaky ReLU:Leaky ReLU是对ReLU的改进,它在负值区域引入了一个小的斜率,以解决ReLU的梯度消失问题。
3. ELU(Exponential Linear Unit):ELU在负值区域引入了一个指数衰减的曲线,以减轻ReLU的梯度消失问题。ELU在某些情况下可能比ReLU表现更好。
4. Swish:Swish是一种由Google提出的激活函数,它利用了Sigmoid函数的特点,同时具有非线性和平滑性。
5. Mish:Mish是一种由自适应激活函数提出的新型激活函数,它在一定程度上克服了ReLU的缺点,并在一些任务上表现出色。
请注意,改变Transformer模型的激活函数可能需要进行一些调整和实验,以适应特定的任务和数据集。此外,更复杂的激活函数并不一定总是比简单的激活函数更好,因此在选择时需要考虑各种因素。
相关问题
transformer的激活函数
### Transformer模型中使用的激活函数详解
#### 背景介绍
Transformer架构自2017年被提出以来,已经成为自然语言处理(NLP)领域的核心技术之一[^2]。随着研究的深入,不同的变体和改进版本逐渐涌现,其中激活函数的选择对于提升模型性能起到了重要作用。
#### 原始Transformer中的激活函数
原始的Transformer模型在其前馈神经网络(Feed-Forward Network, FNN)部分采用了ReLU作为默认的激活函数[^2]。ReLU定义如下:
```python
def relu(x):
return max(0, x)
```
尽管ReLU具有计算简单、梯度不会消失的优点,但在某些场景下可能会导致死区问题(即一些神经元永远不被激活),从而影响训练过程。
#### SwiGLU——现代大模型常用的激活函数
近年来,为了进一步优化Transformer的表现力,研究人员提出了多种新的激活函数。其中,SwiGLU作为一种高效的门控线性单元(Gated Linear Unit, GLU)变种,在许多最新的大型语言模型中得到了广泛应用[^1]。
SwiGLU的具体表达形式可以写成:
\[ \text{Swish}(x) = x \cdot \sigma(\beta x), \quad \text{GLU}(x) = (A \odot \sigma(B)), \]
综合两者特性后形成的新结构为:
\[ \text{SwiGLU}(x) = (\text{SiLU}(W_1x+b_1))\odot(W_2x+b_2). \]
这种设计通过引入额外参数增强了模型灵活性的同时保持较低复杂度,使得它成为诸如LLaMA、PALM、Qwen(通义千问)、Baichuan(百川)等诸多先进模型的标准配置[^1]。
#### 总结
综上所述,虽然最初的Transformer依赖于相对简单的ReLU来实现非线性变换;但是随着时间推移和技术进步,更复杂的激活方案比如SwiGLU已经被证明能够带来显著增益,并广泛应用于当前主流的大规模预训练模型之中。
```python
import torch
import torch.nn as nn
class SwiGLU(nn.Module):
def __init__(self, dim_in, dim_out):
super(SwiGLU, self).__init__()
self.linear1 = nn.Linear(dim_in, dim_out * 2)
self.linear2 = nn.Linear(dim_out * 2, dim_out)
def forward(self, x):
x = self.linear1(x)
x, gate = x.chunk(2, dim=-1)
x = x * torch.sigmoid(gate)
x = self.linear2(x)
return x
```
transformer激活函数
Transformer 模型中使用的激活函数是 GELU(Gaussian Error Linear Unit)。GELU 激活函数是一种充分利用高斯误差线性单元的非线性函数,它在处理自然语言处理任务时表现良好。GELU 激活函数的数学定义如下:
GELU(x) = 0.5 * x * (1 + tanh(sqrt(2/pi) * (x + 0.044715 * x^3)))
其中,x 是输入变量。GELU 激活函数将输入变量映射到 (-inf, inf) 范围内的非线性输出。在 Transformer 模型中,GELU 激活函数被广泛应用于多层感知机(MLP)和残差连接等部分。
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