このプロジェクトは、Llama3におけるSwiGLUネットワークの2つの中心的役割に関する洞察を提供する：
技術革新のポイント::
SwiGLUは、従来のFFNレイヤーよりも複雑な非線形変換を実装するためにゲーティング・メカニズムを使用している。キーコードセグメント：output = torch.matmul(F.silu(w1(x)) * w3(x), w2.T)
この中にはF.silu(シグモイド線形ユニット）を活性化関数とする。w3(x)要素レベルの乗算はゲート構造を形成するために実行され、モデル表現を大幅に向上させる。
実施内容::
1.このプロジェクトでは、3組の重み付け行列（w1/w2/w3）の役割について、詳細な注釈を提供する。
2.例えば、寸法追跡を通して実証する。w1.shape=[11008,4096]の中間延長プロセスである。
3.実験的提言：SwiGLUをReLUに置き換え、出力品質の違いを比較する。
この実装は、オリジナルのLLaMAと比較して、FFNのパラメータは増加したが改善されており、Llama3の性能向上の重要な構成要素の一つである。このプロジェクトでは、勾配の流れに対するゲーティング機構の影響を把握することに重点を置いた理解を提案している。
この答えは記事から得たものである。Deepdive Llama3 From Scratch: Llama3モデルをゼロから実装する方法を教えるについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Llama3におけるSwiGLUフィードフォワードネットワークの特別な役割とは？
