《LLMs 激活函数篇》电子书下载

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《LLMs 激活函数篇》电子书下载：

这本书主要介绍了几种在大型语言模型（LLMs）中常用的激活函数及其在FFN（前馈神经网络）和GLU（门控线性单元）中的应用。以下是文章的主要内容：

1.​​FFN块计算公式​​

• FFN（前馈神经网络）块的计算公式为：

其中，f 是激活函数，W1 和 W2 是可训练的权重矩阵，b1 和 b2 是偏置项。
​​
2.GeLU激活函数​​

• GeLU（Gaussian Error Linear Unit）的计算公式为：

GeLU 是一种非线性激活函数，常用于深度学习模型中。

3.​​Swish激活函数​​

• Swish 的计算公式为：

其中，σ 是 sigmoid 函数，β 是一个可学习的参数。Swish 是一种自门控激活函数。

4.​​使用 GLU 线性门控单元的 FFN 块​​

• 使用 GLU 的 FFN 块计算公式为：

​

其中，σ 是激活函数，⊗ 表示逐元素乘法。

5.​​使用 GeLU 的 GLU 块​​

• 使用 GeLU 的 GLU 块计算公式为：

​​6.使用 Swish 的 GLU 块​​

• 使用 Swish 的 GLU 块计算公式为：

7.​​各 LLMs 使用的激活函数​​

• 文章列出了几种主流的 LLMs 及其使用的激活函数：

GPT3：使用 GeLU
LLaMA：使用 SwiGLU
LLaMA2：使用 SwiGLU
baichuan：使用 SwiGLU
ChatGLM-6B：使用 GeLU
ChatGLM2-6B：使用 SwiGLU
Bloom：使用 GeLU
Falcon：使用 GeLU

8.​​模型参数信息​​

• 本书还提供了一些模型的参数信息，包括嵌入层、注意力层和 FFN 层的权重矩阵和偏置项的形状及数量。

通过这些内容，文章详细介绍了不同激活函数在 LLMs 中的应用及其计算方式。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《LLMs 激活函数篇》电子书下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！