从零构建大语言模型全栈开发指南:第二部分:模型架构设计与实现-2.1.3前馈网络(FFN)与激活函数(GELU)优化

embedded/2025/3/30 12:00:35/

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文章大纲

  • 2.1.3 前馈网络FFN)与激活函数GELU)优化
    • 1. 前馈网络FFN)的架构设计与数学原理
      • 1.1 FFN在Transformer中的核心作用
    • 2. GELU激活函数的数学特性与优化
      • 2.1 GELU的数学形式与近似计算
    • 3. 逐行代码实现与工程优化
      • 3.1 FFN模块的PyTorch实现
      • 3.2 内存优化策略
    • 4. 高级优化技术
      • 4.1 `Gated Linear Unit(GLU)`变体
      • 4.2 稀疏化FFN
    • 5. 实验分析与性能验证
      • 5.1 FFN维度扩展比例研究
      • 5.2 GELU近似误差分析
    • 6. 总结:FFNGELU的协同优化

FFNGELU_7">2.1.3 前馈网络FFN)与激活函数GELU)优化

在这里插入图片描述

FFN_10">1. 前馈网络FFN)的架构设计与数学原理

  • 前馈网络(Feed - Forward Network,FFN是人工神经网络中的一种基础架构,在大语言模型等众多深度学习模型里有着关键作用。
    • 前馈网络是一类神经网络,其特点是信息只沿着一个方向流动,即从输入层经过隐藏层,最终到达输出层,不存在反馈连接
    • 这意味着在网络中,数据的传播是单向的,不会出现循环,每一层的神经元仅接收来自前一层神经元的输入,并将处理结果传递给下一层。

FFNTransformer_14">1.1 FFN在Transformer中的核心作用

前馈


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