从零开始了解transformer的机制|第四章：FFN层的作用

最新推荐文章于 2025-12-22 16:05:22 发布

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#transformer #深度学习 #人工智能

FFN层是Transformer模型中的关键组成部分，它本质上是一个两层的多层感知机，用于升维和降维学习抽象特征。研究显示FFN具有一定的记忆功能，有助于深度学习模型的可解释性。本文还提及了关于FFN记忆功能的论文和知乎解析。

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什么是FFN层？

FFN层就是feed forward层。他本质上就是一个两层的MLP。这个MLP的数学本质是：

其中两层感知机中，第一层会将输入的向量升维，第二层将向量重新降维。这样子就可以学习到更加抽象的特征。

FFN的作用是什么？

转载：

此外，还有关于深度学习可解释性的研究表明，FFN其实有一定的记忆功能。

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2012.14913

知乎上大佬的解析：

大型语言模型系列解读（二）：Transformer中FFN的记忆功能 - 知乎 (zhihu.com)

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