importnumpyasnpdefglu(x):"""GLU 激活函数参数:x -- 输入数组,维度必须是偶数返回:GLU 激活后的数组"""assertx.shape[-1]%2==0,"输入数组的最后一个维度必须是偶数"half_dim=x.shape[-1]//2returnx[...,:half_dim]*sigmoid(x[...,half_dim:])defsigmoid(x):"""Sigmoid 函数参数:x -- 输...
Swish激活函数的计算公式如下: 其中, 是Sigmoid函数, 是输入, 在公式中,Swish函数首先对输入向量 x 进行一个非线性变换,然后通过Sigmoid函数进行激活,并将该激活结果与输入向量 x 逐元素相乘,得到最终的输出值。 使用Swish作为GLU块的激活函数可以增强模型的非线性能力,并在某些情况下提供更好的性能和更快的收敛速度。
SwiGLU是Swish和Gated Linear Unit (GLU)的结合,能够帮助模型学习更复杂的表达,提高处理能力和效率。3. 上下文长度提升:特别是Qwen2-72B版本,其上下文长度支持达到了前所未有的128K个token,这意味着模型能够理解更长的文本段落,处理更复杂和连贯的信息,这对于长篇文档的理解、代码审查、大规模数据处理等场景尤为重要...