Dieses Projekt gibt Aufschluss über die beiden zentralen Rollen des SwiGLU-Netzwerks in Llama3:
Technologie-Innovationspunkte::
SwiGLU verwendet einen Gating-Mechanismus, um komplexere nichtlineare Transformationen zu implementieren als herkömmliche FFN-Schichten. Key Code Segment:output = torch.matmul(F.silu(w1(x)) * w3(x), w2.T)
darunter auchF.silu(Sigmoid Linear Unit) als Aktivierungsfunktion, wobei diew3(x)Die Multiplikation auf Elementebene wird durchgeführt, um eine Gatterstruktur zu bilden, die die Modelldarstellung erheblich verbessert.
Einzelheiten der Durchführung::
Das Projekt enthält eine ausführliche Erläuterung der Rolle der drei Gruppen von Gewichtungsmatrizen (w1/w2/w3).
2. durch dimensionale Verfolgung demonstrieren, zum Beispielw1.shape=[11008,4096]Der zwischengeschaltete Erweiterungsprozess des
3. experimentelle Empfehlungen: Ersetzen Sie SwiGLU durch ReLU, um die Unterschiede in der Ausgabequalität zu vergleichen
Diese Implementierung hat im Vergleich zum ursprünglichen LLaMA erhöhte, aber bessere FFN-Parameter und ist eine der Schlüsselkomponenten der Leistungsverbesserung von Llama3. Das Projekt schlägt vor, den Einfluss des Gating-Mechanismus auf den Gradientenfluss zu verstehen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepdive Llama3 From Scratch: Lernen Sie, Llama3-Modelle von Grund auf zu implementierenDie
