【Transformer 与注意力机制】26|前馈网络:那个看似平平无奇的两层 MLP,其实是「记忆」所在
把 Transformer block 里那个看起来最不起眼的两层 MLP 真正讲清楚——4 倍扩张比的来历、逐位置而不是跨位置的设计、Geva 等人 2021 年提出的「键值记忆」视角、SwiGLU/GLU/GeGLU 的现代变体、参数量分布、可解释性研究、量化时的瓶颈,以及它和 MoE 的关系。
Linux 内核、存储与网络、可观测性、系统架构与大模型基础设施的工程笔记:机制拆解、踩坑复盘与可核对证据,少空谈。
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把 Transformer block 里那个看起来最不起眼的两层 MLP 真正讲清楚——4 倍扩张比的来历、逐位置而不是跨位置的设计、Geva 等人 2021 年提出的「键值记忆」视角、SwiGLU/GLU/GeGLU 的现代变体、参数量分布、可解释性研究、量化时的瓶颈,以及它和 MoE 的关系。
用 6 张 matplotlib 图和一个真实可运行的 toy MLP,把神经网络从单神经元、前向传播、损失函数、反向求导、梯度下降、NumPy/PyTorch 实现一路讲到为什么序列任务最终需要 RNN。