LLM 激活函数:曲线、导数与噪音分布

现代 LLM 的非线性全在这几个函数里。面板一对比函数与导数形状;面板二把高斯噪音灌进去看输出分布—— ReLU 把一半质量压成 0 处的点质量(精确稀疏), GELU/SiLU 非单调,极小值处密度出现可积奇点, 饱和函数把质量挤向两端。

理论曲线随参数即时更新;蒙特卡洛不自动采样——点面板二的「采样」叠加直方图(参数变更后按钮高亮提示重新采样)

面板一:函数与导数

勾选函数叠加对比;带参数的函数(Leaky ReLU 的 α、ELU 的 α、SiLU 的 β)在参数行调节。 导数图直观看:sigmoid/tanh 两端梯度→0(饱和)、ReLU 负半轴梯度恒 0(死区)、GELU/SiLU 负半轴有一段平缓的"软死区"。

模型FFN 激活备注
GPT-2 / GPT-3GELU(tanh 近似)OpenAI 系惯例
BERTGELU(精确)
LLaMA / Qwen / Kimi-K3SwiGLU门控变体,见面板三
GemmaGeGLU门控变体,见面板三
早期 MLP / CNNReLU / Tanh

面板二:噪音过激活的分布

输入 x ~ N(0, σ²),看 y = f(x) 的分布;竖线标理论中位数 / 均值 / μ±σ(落在图外的 σ 线自动省略)

面板三:GLU 门控族(二维)y = u·g(v)

(u,v) 联合高斯(LLM 初始化基线 ρ=0);点击热力图选切片 v₀

门控地形 z = u·g(v)(蓝负红正)与输入质量的 1/2/3σ 等高线椭圆(随 ρ 旋转扁缩)。 点击选切片 v₀(紫色虚线)。