SwiGLU激活函数已经成为LLM的标配了。它是GLU的变体，公式如下：
$$\mathrm{SwiGLU}(x,W,V,b,c,\beta )={\mathrm{Swish}}_{\beta }(xW+b)\otimes (xV+c)$$

Swish

$$\mathrm{Swis}{\mathrm{h}}_{\beta }(x)=x\otimes \sigma (\beta x)$$
在nlp和cv任务上，Swish性能都和GELU接近，稍微略高点。但Swish公式更简洁优雅。

GELU早期被BERT、RoBERTa、ALBERT采用。

GLU

$$\mathrm{GLU}(x,W,V,b,c)=\sigma (xW+b)\otimes (xV+c)$$
单纯从公式看，GLU是一个神经网络层。左右两个线性变换层，左边再接一个门控机制来控制信息流通多少。

SwiGLU

将Swish作为左侧激活函数就得到了SwiGLU。代码如下：

F.silu(self.w1(x)) * self.w2(x)

在 GLU Variants Improve Transformer 论文中，作者比较了各种GLU变体的激活函数，SwiGLU在各项任务上表现出众。但作者并未给出解释原因，只能说后验是这样，那就选它呗，所以成了LLM的标配。

各激活函数示意图

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参考

• GLU Variants Improve Transformer
• SWISH: A SELF-GATED ACTIVATION FUNCTION
• 超越ReLU却鲜为人知，3年后被挖掘：BERT、GPT-2等都在用的激活函数
• 大模型基础｜激活函数｜从ReLU 到SwiGLU