该问题归类到Transformer架构问题集——前馈网络——全连接层。请参考LLM数学推导——Transformer架构问题集。
1. 引言
在大语言模型(LLM)的构建与优化征程中,前馈神经网络(FFN)作为核心模块之一,其隐层维度 的设置堪称关键 “密码”。模型容量,作为衡量模型学习和表达复杂函数能力的重要指标,与
之间究竟存在怎样的内在关联?VC 维(Vapnik - Chervonenkis dimension)理论如同精准的 “解码器”,为我们深入剖析这一关系提供了强大的数学工具。深入探究 FFN 隐层维度
与模型容量的关系,不仅有助于揭开 LLM 高效运行的神秘面纱,更为模型架构设计、参数调整指明方向,推动自然语言处理技术迈向新高度。
2. FFN 与模型容量基础概念
2.1 FFN 结构概述
FFN 在前馈神经网络中承担着对输入特征进行非线性变换的核心任务。以 Transformer 架构中的 FFN 为例,其典型结构由两层全连接层构成。假设输入向量 x 的维度为 ,它首先与权重矩阵
(维度
)相乘,并加上偏置向量
,随后经过激活函数(如 ReLU、GeLU 等)引入非线性,得到中间向量 h ,即
。接着,中间向量 h 与权重矩阵
(维度
)相乘并加上偏置向量
,最终输出向量
。在此过程中,隐层维度
如同调节信号丰富度的 “阀门”,直接影响着中间层特征的多样性与模型的表达能力。
2.2 模型容量的定义与意义
模型容量,简单来说,就是模型学习和表示复杂函数的能力。模型容量高,意味着模型能够捕捉数据中复杂的模式和规律,适用于处理复杂任务;模型容量低,则更擅长学习简单模式,但面对复杂任务时易出现欠拟合。在 LLM 中,合适的模型容量是准确理解自然语言复杂语义、生成高质量文本的关键。容量不足,模型可能无法理解文本深层含义,生成内容空洞、逻辑混乱;容量过大,又可能过度拟合训练数据,在新数据上表现不佳。因此,精准把握 FFN 隐层维度 与模型容量的关系,成为优化 LLM 性能的核心要点。
3. VC 维理论基础
3.1 VC 维的定义
VC 维是统计学习理论中用于衡量函数族分类能力的重要概念。对于一个函数族 F ,若存在一个大小为 d 的数据集 S ,函数族 F 能够以任意方式对数据集 S 进行分类(即实现数据集中每个样本分类为正类或负类的所有