Este projeto fornece informações sobre as duas funções centrais da rede SwiGLU em Llama3:
Pontos de inovação tecnológica::
O SwiGLU usa um mecanismo de gating para implementar transformações não lineares mais complexas do que as camadas FFN tradicionais. Segmento de código-chave:output = torch.matmul(F.silu(w1(x)) * w3(x), w2.T)
Entre elesF.silu(Sigmoid Linear Unit) como uma função de ativação, com ow3(x)A multiplicação em nível de elemento é executada para formar uma estrutura de gated, que aprimora significativamente a representação do modelo.
Detalhes da implementação::
1) O projeto fornece uma anotação detalhada da função dos três conjuntos de matrizes de ponderação (w1/w2/w3).
2) Demonstrar por meio de rastreamento dimensional, por exemplow1.shape=[11008,4096]O processo de extensão intermediária do
3. fornecer recomendações experimentais: substituir o SwiGLU pelo ReLU para comparar as diferenças na qualidade do resultado
Essa implementação aumentou, mas melhorou os parâmetros FFN em comparação com o LLaMA original e é um dos principais componentes da melhoria de desempenho do Llama3. O projeto sugere o entendimento com foco na compreensão do impacto do mecanismo de bloqueio sobre o fluxo de gradiente.
Essa resposta foi extraída do artigoDeepdive Llama3 From Scratch: Ensinando você a implementar modelos Llama3 a partir do zeroO
