大语言模型的天花板

为什么说多内层神经网络中的线性函数与激活函数是大语言模型的天花板？

多内层神经网络中的线性函数与激活函数被称为大语言模型的天花板，原因如下：

1、线性函数与激活函数的组合是大部分神经网络模型的基础，它们通过一系列的线性变换和非线性变换来提取输入数据的特征。然而，线性函数只能捕捉到数据中的线性关系，而无法处理复杂的非线性关系。而激活函数的非线性变换能力也是有限的。因此，在多内层神经网络中，线性函数与激活函数的组合能力受到了一定的限制，无法处理高度复杂的语言模型。

2、梯度消失和梯度爆炸。在多内层神经网络中，使用大量的线性函数和激活函数会导致梯度消失和梯度爆炸的问题。当网络层数增加时，梯度会经过多次的线性变换和非线性变换，可能会逐渐衰减或放大，导致网络的训练变得困难或不稳定。这限制了多内层神经网络的深度，进而限制了大语言模型的能力。

3、参数和计算复杂度。多内层神经网络中的线性函数和激活函数的组合会导致大量的参数和计算复杂度。这不仅增加了模型的存储和计算负担，还容易导致过拟合和泛化性能下降。对于大型语言模型来说，需要处理的词汇量和语义复杂性都非常大，线性函数和激活函数的组合可能无法有效地捕捉到这些复杂性。

综上所述，多内层神经网络中的线性函数与激活函数的组合能力有限，容易出现梯度问题，参数和计算复杂度较高，因此被认为是大语言模型的天花板。为了克服这些问题，研究者们提出了一系列的改进方法，如引入注意力机制、使用更复杂的激活函数和网络结构等，来进一步提升大语言模型的能力。

另：

Softmax激活函数与其它激活函数的区别

Softmax激活函数是一种常用于多分类问题的激活函数，与其它激活函数（如Sigmoid、ReLU等）相比，有以下几个区别：

1、多分类问题

Softmax激活函数适用于多分类问题，可以将输出层的多个神经元的输出转化为表示各个类别的概率分布。而其它激活函数一般适用于二分类或回归问题。

2、概率输出

Softmax激活函数的输出是一个概率分布，所有输出的概率之和为1。这使得Softmax可以用于多分类问题中对每个类别的概率进行建模。而其它激活函数则没有这个特性。

3、平滑性

Softmax激活函数是一个平滑的函数，可以保持输出的连续性，有利于梯度的计算和优化。相比之下，Sigmoid等激活函数在接近边界处的梯度可能非常小，导致梯度消失的问题。

4、对输入的敏感性

Softmax激活函数对输入的敏感性较高，即输入的小变化可能导致输出的大变化。这使得模型的训练更加敏感，但也可能增加训练的不稳定性。而其它激活函数可能对输入的小变化不敏感，使得训练更加稳定。

不难从上述中得出，Softmax激活函数在多分类问题中具有独特的优势，可以将输出转化为概率分布，并保持输出的平滑性，但也存在梯度消失和训练不稳定的问题。