神经网络Transformer架构中的门控线性单元 门控线性单元是Transformer架构中前馈神经网络层的一种关键组件，它通过引入门控机制来控制信息流动，增强模型的表达能力和训练稳定性。 门控线性单元的核心结构包含两个并行的线性变换分支。第一个分支对输入进行线性变换后保持原样，第二个分支对相同输入进行线性变换后通过sigmoid激活函数，产生0到1之间的门控值。这两个分支的输出会进行逐元素相乘，实现动态的信息筛选。 在具体实现中，给定输入向量x，门控线性单元的计算过程为：GLU(x) = (W₁x + b₁) ⊗ σ(W₂x + b₂)。其中W₁和W₂是权重矩阵，b₁和b₂是偏置项，σ表示sigmoid函数，⊗表示逐元素乘法。sigmoid门控能够学习到每个维度的重要性权重，有效过滤不重要的信息。 与标准前馈网络相比，门控线性单元具有显著优势。门控机制提供了类似残差连接的捷径路径，缓解梯度消失问题；同时通过减少有效激活数量，提供了隐式的正则化效果，防止过拟合。这种设计特别适合处理深层Transformer模型中的信息流动。 门控线性单元存在多种变体。ReGLU使用ReLU激活替代sigmoid，在保持门控特性的同时增强稀疏性；SwishGLU采用平滑的swish激活函数，在深层网络中表现更稳定；GeGLU引入GELU激活，更好地近似随机正则化的效果。这些变体在不同任务和模型规模下各有优势。 在Transformer架构中，门控线性单元通常作为前馈网络的核心组件，位于自注意力层之后。它通过门控机制实现了更精细的特征转换，与注意力机制形成功能互补。实验表明，采用门控线性单元的Transformer在语言建模、机器翻译等任务上通常优于标准前馈网络。 门控线性单元的参数效率也是其重要特性。虽然计算量略有增加，但通过精细的门控可以更有效地利用参数，在相同参数预算下获得更好的性能表现。这种平衡使得它成为现代大型Transformer模型中的常用选择。