【Llama源码】激活函数--SiLU (Sigmoid Linear Unit)

原创 已于 2024-05-30 16:46:40 修改 · 1k 阅读 · 1 ·
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于 2024-05-29 23:39:08 首次发布

Pytorch-官网-SiLU

在这里插入图片描述

数学原理

SiLU（Sigmoid Linear Unit）函数的表达式是：
S i L U ( x ) = x ⋅ σ ( x ) SiLU(x)=x \cdot \sigma(x) SiLU(x)=x⋅σ(x)
其中 σ ( x ) \sigma(x) σ(x)<

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SiLu激活函数解释
m0_63260018的博客
06-04 4万+
在yolo v5中，我们使用了SiLu激活函数。
SiLU激活函数
weixin_52056073的博客
12-16 2494
SiLU（Swish）是一种相对较新的激活函数，通过平滑的非线性特性，可以在许多任务中提供更好的性能，尤其是深度神经网络。在避免 ReLU 中的“死神经元”问题的同时，保持了较好的训练效果。尽管计算上比 ReLU 稍复杂，但其在许多实际应用中展现了相较于其他激活函数的优势，尤其是在深度学习的复杂任务中，SiLU 能够提高模型的表现。
SiLU 激活函数
最新发布
彬彬侠的博客
10-28 1378
SiLU激活函数（Sigmoid Linear Unit）是一种平滑、可导的激活函数，定义为x·sigmoid(x)。相比ReLU，SiLU在负区间保留部分信息而非直接截断，具有连续梯度和自门控特性，能避免神经元死亡问题。虽然计算成本略高于ReLU，但其平滑性在YOLO系列和Transformer混合网络中展现出更好的训练稳定性和精度。SiLU可视为Swish-1的特例，通过柔和的非线性平衡了表示能力与优化效率，成为现代检测网络的首选激活之一。
SiLU函数
午夜的行人
12-25 4778
SiLU (Sigmoid-Weighted Linear Unit) 函数，也被称为 Swish 函数，是一种激活函数。它的数学定义如下：其中，
SiLU激活函数讲解
m0_73611175的博客
07-10 5443
SiLU（Swish）激活函数是一种平滑且具有非线性的激活函数，它可以自适应地缩放输入值，从而在某些任务上表现优越。通过 PyTorch 中的nn.SiLU或，我们可以轻松地在神经网络中应用 SiLU 激活函数。
llama-factory llama-factory llama-factory llama-factory llama-fa
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大模型学习笔记------Llama 3模型架构之RMS Norm与激活函数SwiGLU
gz7seven
03-08 1270
本文主要讲解Llama 3模型中RMS Norm归一化与激活函数SwiGLU，以及与相关传统方法的对比分析。
下载 llama2-7b-hf 全流程【小白踩坑记录】
qq_46127363的博客
09-13 8323
【代码】下载 llama2-7b-hf 全流程【小白踩坑记录】
GpuMall智算云：meta-llama/llama3/Llama3-8B-Instruct-WebUI
GpuMall的博客
05-20 1594
实例创建成功后，点击更多 - 创建自定义端口输入7860端口（该端口为实例中监听的端口）端口重置成功后点击自定义端口7860，然后跳转到Llama3模型的web控制台。
pytorch中SiLU激活函数
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silu (x)=x∗ sigmoid(x)
【PyTorch】SiLU激活函数
算法与编程之美
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SiLU激活函数
SILU激活函数：深度学习中的智能“开关”
步子哥的博客
07-06 1399
今天，我们要探索一种名为SILU（Sigmoid Linear Unit）的激活函数，它因其独特的特性和潜在的优势而受到关注。在构建神经网络时，你只需在适当的位置插入SILU函数，然后让数据流经它。这里的 ( x ) 是输入信号，而 ( \sigma(x) ) 是sigmoid函数，它将输入压缩到0和1之间。随着研究的深入，我们期待SILU能够在更多场景下发挥其优势，帮助我们构建更加智能和高效的模型。想要了解更多关于SILU的信息，或者在你的项目中尝试使用它，可以查阅相关的。
LLama的激活函数SwiGLU 解释
samoyan的博客,记录技术成长~
04-23 8252
3.3 自适应性：GLU是一种类似于长短期记忆网络（LSTM）带有门机制的网络结构，通过门机制控制信息通过的比例，来让模型自适应地选择哪些单词和特征对预测下一个词有帮助。Swish函数结合了线性函数和非线性函数的特点，能够自适应地调整激活函数的形状，因此在某些深度学习模型中，Swish函数的表现优于常见的ReLU函数。其中，Swish_β(x) = x σ(β x)，σ为sigmoid函数，⊗为逐元素乘。在LLaMA模型中，使用的激活函数是SwiGLU。它取代了ReLU非线性函数，以提高模型的性能。
YOLOv5改进系列(二) 更换激活函数SiLU，ReLU，ELU，Hardswish，Mish，Softplus，AconC等
专注于人工智能学习，总结
12-14 8269
1.1 什么是激活函数？在接触到深度学习（Deep Learning）后，特别是神经网络中，我们会发现在每一层的神经网络输出后都会使用一个函数（比如sigmoid，tanh，Relu等等）对结果进行运算，这个函数就是激活函数（Activation Function）。那么为什么需要添加激活函数呢？如果不添加又会产生什么问题呢？首先，我们知道神经网络模拟了人类神经元的工作机理，**激活函数（Activation Function）是一种添加到人工神经网络中的函数，旨在帮助网络学习数据中的复杂模式。**
激活函数：SiLU、Swish、SwiGLU
u013250861的博客
06-24 297
│ Swish ││ (β=1)▼Swish 用作激活函数（非门控）▼│ SwiGLU │。
「Deep Learning」Note on SiLU（Sigmoid-weighted Linear Unit）
小锋子Shawn
05-05 1235
Sina Weibo：小锋子Shawn Tencent E-mail：403568338@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/dgyuanshaofeng/article/details/80209602 [1] Sigmoid-weighted Linear Units for Neural Network Function Approximation in Rei...
llama源码学习·model.py[2]SwiGLU激活函数
m0_72851153的博客
03-11 1136
GLU：将输入分成两部分，一部分直接经过线性变换，另一部分经过sigmoidsigmoidsigmoid函数变换，然后将这两部分的输出逐点相乘GLUxWVBcσxWb⊗xVcGLUxWVBcσxWb⊗xVc$ \sigma $ 是 $ sigmoid $ 激活函数$ W, V $ 权重$ b, c $ 偏置$ SwiGLU $ 是 $ GLU $ 的一种变体，其中包含了GLUGLUGLU和Sw。
【深度学习】之激活函数篇[Sigmoid、tanh、ReLU、Leaky ReLU、Mish、Hardswish、SiLU]附绘图Python代码。
weixin_46716951的博客
04-20 1万+
激活函数的作用 为卷积神经网络提供非线性 1、Sigmoid激活函数 Sigmoid激活函数是常用的连续、平滑的“s”型激活函数，其数学定义比较简单，如公式1所示： 简单来说，Sigmoid函数以实数输入映射到（0,1）区间，用来做二分类。对于一个极大的负值输入，它输出的值接近于0；对于一个极大的正值输入，它输出的值接近于1。 Sigmoid激活函数曾一度被不同的网络使用，从Sigmoid及其导数曲线图可知，当输入的值非常小或者非常大时，其Sigmoid输出的值接近0或者1，当Sigmoid函数的前一层
llama factory 和 meta-llama/Llama-2-7b-hf的关系
10-26
<think>我们正在讨论的是LLaMA-Factory和meta-llama/Llama-2-7b-hf之间的关系。根据引用内容，我们可以总结如下： 1. LLaMA-Factory（引用[1]）是一个开源项目，它提供了一种简单的方式来微调和部署LLaMA模型。它的GitHub页面提供了安装和使用步骤。 2. meta-llama/Llama-2-7b-hf（引用[2]）是Hugging Face模型库中的一个模型，属于Meta公司发布的Llama 2系列模型中的7B版本（70亿参数）。要使用这个模型，需要先在Hugging Face上申请权限。 3. 引用[3]提到了一门课程，其中包含Llama 2模型详解以及构建智能对话系统等内容，说明Llama 2模型在工业界有应用。 现在，我们分析它们之间的关系： - LLaMA-Factory是一个工具，它支持对LLaMA系列模型（包括Llama 2）进行微调（fine-tuning）和部署。也就是说，我们可以使用LLaMA-Factory来对meta-llama/Llama-2-7b-hf这个模型进行微调，以适应特定的任务。 - 因此，meta-llama/Llama-2-7b-hf是基础模型（预训练模型），而LLaMA-Factory是用于微调和部署这些模型的框架。 具体来说： - 用户首先需要从Hugging Face获取meta-llama/Llama-2-7b-hf模型（或其他LLaMA模型）的访问权限，并下载模型。 - 然后，使用LLaMA-Factory提供的工具和脚本，用户可以轻松地对这个模型进行微调（例如，使用自己的数据集），并部署微调后的模型。 所以，它们的关系可以概括为：LLaMA-Factory是一个操作平台，而meta-llama/Llama-2-7b-hf是可以在该平台上进行操作的一个具体模型。 另外，根据引用[3]，我们了解到Llama 2模型在企业级生成式AI中的应用，而LLaMA-Factory正是为了简化这些模型的微调和部署过程，使得企业或个人能够更容易地构建自己的应用。 总结：LLaMA-Factory是一个微调框架，而meta-llama/Llama-2-7b-hf是它可以操作的一个具体模型。用户通过LLaMA-Factory来微调Llama-2-7b-hf，从而得到定制化的模型。 基于以上内容，我们生成相关问题： §§相关问题§§ 1. LLaMA-Factory支持哪些大模型的微调？ 2. 如何申请使用Hugging Face上的meta-llama/Llama-2-7b-hf模型？ 3. 微调后的Llama-2-7b模型有哪些应用场景？ </think>### LLaMA Factory与meta-llama/Llama-2-7b-hf的关系解析 LLaMA Factory和meta-llama/Llama-2-7b-hf是深度学习领域中紧密相关的两个技术组件，它们之间的关系可以从以下几个层面理解： #### 1. **功能定位关系** - **LLaMA Factory**：是一个开源工具库（GitHub项目），专注于**简化LLaMA系列模型的微调和使用流程**。它提供标准化接口、训练脚本和部署工具，让研究人员能更便捷地应用LLaMA模型[^1]。 - **meta-llama/Llama-2-7b-hf**：是Meta公司发布的**基础预训练模型**（70亿参数版本），以Hugging Face格式提供，作为LLaMA Factory的主要操作对象[^2]。 #### 2. **技术协作关系** $$\begin{array}{|c|c|} \hline \text{组件} & \text{在协作中的作用} \\ \hline \text{meta-llama/Llama-2-7b-hf} & \text{提供预训练知识的基础模型} \\ \hline \text{LLaMA Factory} & \text{提供微调工具链和应用框架} \\ \hline \end{array}$$ - 典型工作流：用户先通过Hugging Face获取`Llama-2-7b-hf`[^2]，再使用LLaMA Factory进行： - 领域适应微调（如金融/医疗） - 量化压缩（4bit/8bit） - 对话系统部署 #### 3. **应用场景关系** 在生成式AI项目中（如引用[3]提到的企业级应用）： 1. **基础层**：使用`Llama-2-7b-hf`作为核心语言模型 2. **工具层**：通过LLaMA Factory实施： - PEFT高效微调 - Red Teaming安全测试 - Responsible AI伦理对齐[^3] 3. **部署层**：生成可集成的对话系统 #### 4. **权限与访问关系** | 组件 | 访问方式 | 典型用途 | |------|----------|----------| | LLaMA Factory | GitHub开源安装[^1] | 模型操作框架 | | Llama-2-7b-hf | Hugging Face申请[^2] | 原始模型权重 | > **关键结论**：LLaMA Factory是操作Llama系列模型（包括Llama-2-7b-hf）的"工厂流水线"，而Llama-2-7b-hf是该流水线上待加工的"原材料"。 --- ### 相关问题
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