混合专家模型前传-------SwiGLU（Switch-Gated Linear Unit）门控线性单元激活函数

经典前馈神经网络：output = Linear2(ReLU(Linear1(x)))

llama中的前馈神经网络：output = Linear2(Silu(Linear1(x))Linear3(x))

SwiGLU（Switch-Gated Linear Unit）门控线性单元激活函数

SwiGLU 是一种新型的激活函数，由 Shazeer (2020) 在论文 “Gated Linear Units for Efficient and Scalable Deep Learning” 中提出。它被用在 深度学习模型的前馈神经网络（FFN）层,如 LLaMA、GPT-3 和其他大型 Transformer 模型中。SwiGLU 的设计核心是基于门控机制（gating mechanism），它通过引入两个线性路径的输出，并结合逐元素乘法，实现了对信息的动态控制。这种门控结构类似于在 LSTM 和 GRU 等门控循环网络中的思想，但它被应用在 Transformer 的前馈网络（FFN）层中，用于增强网络的非线性表达能力和训练效率。

SwiGLU = GELU(Linear1(x))Linear2(x)

GELU（Gaussian Error Linear Unit）是一个非线性激活函数，它与ReLU激活函数类似，但它比 ReLU 更平滑，适用于深度模型。

为什么要使用SwiGLU而不是ReLU？

ReLU容易丢失负值信息，负值梯度为0可能导致死神经元

SwiGLU更平滑的梯度流动，训练更稳定，高效计算适合大规模模型

门控机制为什么高效？

参数学习：在训练过程中，网络通过反向传播算法学习门控单元的参数。这些参数决定了门控单元如何以及在何种程度上开启或关闭，从而让网络学会在特定任务中哪些信息是有用的。

优化和泛化：通过训练，门控机制能够优化网络在特定任务上的性能，并且由于其灵活性，它们通常具有良好的泛化能力。

门控机制通过训练过程中的参数学习和优化，为神经网络提供了一种强大且灵活的方式来管理和利用信息。这种能力并非来自预定义的函数规定，而是通过模型自身学习到的。

Llama架构中的激活函数

在实际实现LLaMA架构的时候，LLaMA官方却没有用广受好评的GELU函数，而是使用了SILU激活函数。SiLU 是一种平滑的非线性激活函数，全称为 Sigmoid-Weighted Linear Unit。它是由 Sigmoid 函数与输入的乘积构成的激活函数，具有较好的梯度流动特性，常用于深度神经网络的激活层中。SiLU 在许多深度学习任务中表现优于传统的激活函数（如 ReLU），并且已经被应用在 Transformer 等现代架构中（例如，EfficientNet 以及一些 NLP 模型）。

                                                                 

因此在LLaMA的前馈神经网络中我们实现的实际上是——

                                output(x) = Linear2(SiLU(Linear1(x))Linear3(x))