GLU Variants Improve Transformer

Transformer'ların ileri beslemeli katmanı için GLU varyantları önererek SwiGLU'nun standart ReLU ve GeLU aktivasyonlarından belirgin şekilde daha üstün olduğunu kanıtladı.

task-text-generation için mimari kararları, hizalama stratejisini ve sunum altyapısını doğrudan yönlendirir.

Temel Varsayımlar (Assumptions)

• Ampirik dağılım düzenliliği geçerlidir ve hedef alan ön eğitim dilsel/görsel desteğine uygundur

Kısıtlar ve Sınırlamalar (Limitations)

• Kaynak ölçekleme, çıkarım bellek gereksinimleri ve hizalama sağlamlığı model boyutuna ve donanım topolojisine göre değişir