Transformer大模型实战 前馈网络层

Transformer大模型实战：前馈网络层

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

Transformer模型自2017年提出以来，迅速成为自然语言处理（NLP）领域的明星模型。其基于自注意力（Self-Attention）机制的架构，打破了传统循环神经网络（RNN）在NLP任务上的局限性，为模型处理长序列信息提供了新的思路。在前馈网络层（Feed Forward Network, FFN）的设计上，Transformer模型也进行了创新，使得模型的并行计算能力得到显著提升。

然而，对于许多开发者而言，理解Transformer模型的前馈网络层，以及如何对其进行优化和改进，仍然是一个挑战。本文将深入解析Transformer模型的前馈网络层，探讨其工作原理、实现细节以及优化策略，并介绍一些实际应用场景。

1.2 研究现状

近年来，随着深度学习技术的不断发展，研究者们对Transformer模型的前馈网络层进行了大量改进和优化，主要包括以下几个方面：

• 激活函数：研究更有效的激活函数，以提升模型的表达能力和泛化能力。
• 模型结构：设计更复杂的模型结构，如深度前馈网络（Deep FFN）、稀疏前馈网络（Sparse FFN）等，提高模型的计算效率。