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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