神经网络Transformer架构中的稀疏激活 稀疏激活是指神经网络中只有少数神经元在给定输入下被激活的现象。在Transformer架构中，这表现为注意力头或前馈网络层中部分组件的选择性响应。稀疏激活的核心在于高效分配计算资源，仅处理与当前任务相关的信息。 稀疏激活的实现依赖于门控机制或动态路由。门控机制通过sigmoid等函数产生0-1之间的激活值，结合阈值处理实现稀疏性。动态路由则根据输入特征动态决定信息传递路径，例如在混合专家模型中，路由器网络仅将输入分配给少数专家网络。这类设计能显著降低计算量，尤其处理长序列时效果更明显。 在Transformer的前馈网络中，稀疏激活常通过门控线性单元实现。该结构使用sigmoid门控制信息流，使部分神经元保持静默。对于注意力机制，可通过稀疏注意力模式仅计算关键位置间的关联，如局部注意力、带状注意力或随机注意力，将计算复杂度从O(n²)降至O(n√n)或O(n log n)。 稀疏激活还体现在专家混合系统的应用中。每个专家网络负责特定知识领域，门控网络根据输入选择激活2-3个专家。这种设计在保持模型容量同时控制计算成本，已成功应用于万亿参数规模的模型，如Switch Transformer。 稀疏激活对模型可解释性具有积极影响。通过分析被激活的神经元或注意力头，可追溯模型决策依据。例如在代码生成任务中，特定专家网络可能专精于字符串操作，而其他专家处理数值计算。这种专业化分工为理解模型内部工作机制提供窗口。 当前研究重点包括动态稀疏化训练算法、硬件友好的稀疏模式设计，以及稀疏激活与模型压缩技术的结合。这些进展正推动Transformer架构在保持性能的同时，进一步提升计算效率与可扩展性。