Transformer——Q80 分析稀疏FFN（Sparse FFN）的激活模式与任务相关性

该问题归类到Transformer架构问题集——前馈网络——参数高效设计。请参考LLM数学推导——Transformer架构问题集。

1. 引言

在大语言模型（LLM）的架构优化中，前馈神经网络（FFN）作为核心组件之一，其计算效率与性能对模型整体表现有着关键影响。传统 FFN 在处理大量数据时存在计算冗余、资源消耗大等问题，而稀疏 FFN（Sparse FFN）通过引入稀疏激活模式，有效减少了不必要的计算，成为提升 LLM 效率的重要方向。深入分析稀疏 FFN 的激活模式与任务相关性，不仅有助于理解其工作机制，还能为根据不同任务特性优化模型提供依据，推动 LLM 在自然语言处理任务中实现更高效率与更好效果。

2. 稀疏 FFN 基础

2.1 稀疏 FFN 定义与结构

稀疏 FFN 是对传统前馈神经网络的改进，它打破了传统 FFN 中神经元全连接、全激活的模式，通过设计特定的规则或机制，使得网络在计算过程中仅激活部分神经元，从而实现稀疏化计算。从结构上看，稀疏 FFN 通常包含输入层、隐藏层和输出层，但在隐藏层中，神经元之间的连接以及激活方式都经过了特殊设计，以减少不必要的计算操作 。

2.2 与传统 FFN 的区别

传统 FFN 在计算时，输入向量会与每一层的所有神经元进行全连接运算，无论这些神经元对当前任务是否真正有贡献，这导致了大量的计算资源浪费。而稀疏 FFN 通过引入稀疏化策略，能够动态识别与当前任务相关的关键神经元，并仅激活这些神经元进行计算。例如，在处理文本数据时，传统 FFN 可能会对所有词汇对应的神经元进行计算，而稀疏 FFN 可以根据文本语义和任务需求，只激活与关键信息相关的神经元，大大降低了计算量 。

3. 相关技术原理与数学基础

3.1 稀疏表示理论

稀疏表示理论是稀疏 FFN 的重要基础。其核心思想是，对于一个信号或数据，可以用一组过完备基的稀疏线性组合来表示。在神经网络中，输入数据可以看作是信号，神经元可以看作是基向量。稀疏 FFN 通过寻找合适的稀疏表示方式，使得输入数据仅需少量神经元的激活就能得到有效的表达，从而减少计算复杂度。例如，对于一段文本，稀疏 FFN 可以通过学习，仅激活少数几个能够准确描述文本关键语义