在Transformer模型中,多层感知器(Multi-Layer Perceptron, MLP)是构成每个Transformer块(或层)的一部分。MLP通常位于自注意力机制之后,用于进一步处理和变换数据。具体来说,Transformer中的MLP模块通常包含两个线性变换层和一个激活函数,其结构如下: Transformer中的MLP结构 第一个线性变换层: 输入:通常是自注意力机制的...
Transformer中最重要的是什么? | 虽然基于 Transformer 的大语言模型(LLM)在各种任务中的扩展表现出了良好的性能,但它的架构也十分冗余,为实际部署带来了效率挑战。尽管人们对 LLM 中的冗余有所认识,但对 Transformer 中不同架构(如 MLP 和注意力层)之间冗余的可变性探索不足。