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大模型激活函数迭代演进:SwiGLU替代传统ReLU/GELU激活逻辑提升模型性能18.9

在前一期《大模型主流激活函数解析:ReLU/GELU/SwiGLU 原理差异,拆解 FFN 前向逻辑》内容中,我们已经系统认识了神经网络激活函数的基础作用:线性矩阵运算无法拟合复杂语义规律,只有加入非线性激活,Transformer才能学习语言逻辑、上下文关联与世界知识。相信在我们初步了解后在对比 ReLU、GELU两种经典激活后都会产生疑问:既然ReLU计算简单高效、GELU平滑稳定适配早期模型,为什么如今ChatGLM3、Qwen-7B这类主流开源大模型,全都全面切换为SwiGLU门控激活?

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