从零构建大语言模型全栈开发指南：第二部分：模型架构设计与实现-2.1.3前馈网络（FFN）与激活函数（GELU）优化
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文章大纲
- 2.1.3 前馈网络（FFN）与激活函数（GELU）优化
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- 1. 前馈网络（FFN）的架构设计与数学原理
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- 1.1 FFN在Transformer中的核心作用
- 2. GELU激活函数的数学特性与优化
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- 2.1 GELU的数学形式与近似计算
- 3. 逐行代码实现与工程优化
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- 3.1 FFN模块的PyTorch实现
- 3.2 内存优化策略
- 4. 高级优化技术
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- 4.1 `Gated Linear Unit（GLU）`变体
- 4.2 稀疏化FFN
- 5. 实验分析与性能验证
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- 5.1 FFN维度扩展比例研究
- 5.2 GELU近似误差分析
- 6. 总结：FFN与GELU的协同优化
2.1.3 前馈网络（FFN）与激活函数（GELU）优化
1. 前馈网络（FFN）的架构设计与数学原理
前馈网络（Feed - Forward Network，FFN）是人工神经网络中的一种基础架构，在大语言模型等众多深度学习模型里有着关键作用。- 前馈网络是一类神经网络，其特点是信息只沿着一个方向流动，
即从输入层经过隐藏层，最终到达输出层，不存在反馈连接。 - 这意味着在网络中，数据的传播是单向的，不会出现循环，每一层的神经元仅接收来自前一层神经元的输入，并将处理结果传递给下一层。
- 前馈网络是一类神经网络，其特点是信息只沿着一个方向流动，
1.1 FFN在Transformer中的核心作用
前馈