从0到1训练大模型之探索混合专家模型：动态门控机制与高效计算

从0到1训练大模型之探索混合专家模型：动态门控机制与高效计算

探索混合专家模型：动态门控机制与高效计算

在深度学习的世界里，激活函数是构建复杂模型的关键。SwiGLU激活函数以其独特的门控机制，为模型提供了一种动态筛选信息的方式。这种机制通过一个线性层的输出结果来乘以另一个线性层的结果，从而压缩数据通路，使得模型筛选出更精准、更重要的信息。本文深入探讨这一机制，并看看它是如何演化成混合专家模型（MoE）的。

SwiGLU激活函数与门控机制

SwiGLU激活函数的核心在于其门控机制，它通过以下公式实现：

在这个公式中，W_1^a 和 W_1^b 是两个不同的线性层，其中一个负责携带信息，另一个则扮演门控角色。这种设计允许模型在处理信息时更加灵活，能够根据需要动态地调整信息流。

多门控机制：动态筛选策略

如果不满足于只有一扇门，而是想要更复杂的筛选策略，那么可以引入多个门控机制。这就像卷积神经网络使用不同的卷积核来解读不同的信息，或者注意力机制使用不同的头来处理信息一样。通过引入