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激活向量是什么

LLM中每一层输出都是激活向量

在大型语言模型(LLM)中,每一层的输出通常是激活向量,但需要结合模型架构和具体计算过程来深入理解这一概念

一、LLM的基本架构与计算逻辑

LLM(如GPT系列、BERT等)大多基于Transformer架构,其核心由多层编码器(Encoder)或解码器(Decoder)组成。每一层的计算流程可概括为:

  1. 输入处理:前一层的输出(或初始输入嵌入)作为当前层的输入。
  2. 核心运算:通过自注意力机制(Self-Attention)、前馈神经网络(Feedforward Network)等模块进行计算。
  3. 输出生成:经过非线性激活函数(如GELU、ReLU等)后,生成当前层的激活向量。

二、激活向量的定义与特性

1. 什么是激活向量ÿ
http://www.dtcms.com/wzjs/219039.html

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