SwiGLU激活函数的原理

         SwiGLU（Swish Gated Linear Units，Swish⻔控线性单元）是GLU（Gated Linear Units，⻔控线性单元）激活函数的⼀种变体，它将Swish激活函数和GLU结构结合起来，⽤于提升深度学习模型的性能，尤其是在像LLaMA这样的语⾔模型中得到⼴泛应⽤。

1、GLU

GLU激活函数公式

2、Swish

        Swish是⼀种近年来提出的、性能优异的激活函数，它的表达式为：

3、SwisGLU

SwiGLU是通过将GLU中的Sigmoid函数替换为Swish函数得到的，其表达式如下：

        在这⾥，Swish取代了原有的Sigmoid作为⻔控激活函数，这样就能在更平滑的激活函数下实现类似的⻔控机制。与GLU相⽐，SwiGLU引⼊了更复杂的⾮线性变化，使得⽹络对不同输⼊的响应更加灵活。通过这种⽅式，SwiGLU能够在保持计算效率的同时提升模型的表现。

4 、SwiGLU的优势

        ReLU死区指的是ReLU激活函数在输入为负数时，其输出恒为0，且梯度（导数）也为0的区域。处于这个区域的神经元无法被激活，也无法通过梯度下降算法进行更新，就像“死掉”了一样。

5、总结

        SwiGLU激活函数作为LLaMA模型的改进之⼀，通过将GLU中的Sigmoid替换为Swish，使得模型在复杂任务中的表现得到了显著提升。其平滑的激活特性、灵活的⾮线性响应以及⻔控机制共同作⽤，提升了模型的表达能⼒和计算效率。