扮演着至关重要的角色。尤其在大语言模型（LLM）的构建与训练中，激活函数的选择直接影响模型的性能和效...
近年来,SwiGLU(Switchable Gated Linear Unit)作为一种新兴的激活函数,在大型语言模型中逐渐占据主导地位。本文将简明扼要地探讨为何SwiGLU能够成为大型语言模型的优选激活函数。 激活函数的重要性 首先,我们需要理解激活函数在神经网络中的核心作用。激活函数是神经网络中负责引入非线性因素的关键组件,它决定了神经元何时...
# 没有激活函数的神经元output=weight*input+bias# 数值可能爆炸增长# 有激活函数(如ReLU)的神经元outp...
线性函数与激活函数的组合是大部分神经网络模型的基础,它们通过一系列的线性变换和非线性变换来提取输入数据的特征。然而,线性函数只能捕捉到数据中的线性关系,而无法处理复杂的非线性关系。而激活函数的非线性变换能力也是有限的。因此,在多内层神经网络中,线性函数与激活函数的组合能力受到了一定的限制,无法处理高度复...
首个可交错生成文本和图形的 MLLM | 虽然大语言模型(LLM)已经集成了图像,但将其适用于图形仍然具有挑战性,这限制了它们在材料和药物设计中的应用。这一困难源于需要在文本和图形之间进行连贯的自回归生成。为了解决这个问题,来自圣母大学、麻省理工学院的研究团队及其合作者推出了 Llamole,它是首个能够交错生成文本...
对于LLM来说,其推理过程后的语言生成结果(next token prediction)对应其模型内部的神经元激活与信号的传递(推理情形的表征)相信与人类大脑中的推理模式表征在某种形式上是同构的。而其中的语言符号则可以作为其中一种对其形式化的符号化表征媒介,且LLM亦可以通过这种媒介进行表征的符号化组织以便在训练或学习中去构建...
在大型语言模型的训练过程中，反向传播算法是调整模型参数、使其不断优化的核心机制，而激活函数在其中...