DeepSeek（以及 LLaMA、Mistral 等现代大模型）之所以选择 SwiGLU 作为前馈神经网络（FFN）的激活函数，是因为它在表达能力、训练稳定性和推理性能上，显著优于传统的 ReLU 或 GELU。

一、SwiGLU 是什么？名字怎么来的？

• GLU = Gated Linear Unit（门控线性单元）
  → 引入一个“门”来控制信息是否通过。
• Swish = 一种比 ReLU 更平滑的激活函数：
  Swish(x)=x⋅σ(x)，其中 σ 是 sigmoid。
• SwiGLU = 把 GLU 中的激活函数换成 Swish！

所以，SwiGLU = Swish + Gating（门控）。

二、SwiGLU 是怎么工作的？（通俗版）

想象你是一个内容审核员，要决定一条消息是否值得转发：

1. 第一眼判断（Swish 分支）：
   你快速扫一眼内容，觉得“好像还行”，但不确定，于是给出一个 0.7 的兴趣分（这个分数是平滑的，不是非黑即白）。

2. 第二眼判断（门控分支）：
   你再看一眼来源是否可信，给出一个 0.9 的可信度分。

3. 最终决定：
   把两个分数相乘：0.7×0.9=0.63，作为最终转发强度。

这就是 SwiGLU 的核心思想：

不是简单地“开/关”，而是用两个信号相乘，做更精细的“加权通过”。

三、数学公式（技术版）

对于输入向量 x∈Rd，SwiGLU 定义为：

SwiGLU(x)=Swish(W1​x+b1​)⊗(W3​x+b3​)

然后通常还会接一个输出投影：

Output=W2​⋅SwiGLU(x)

其中：

• W1​,W3​∈Rdff​×d：两个不同的线性变换；
• Swish(z)=z⋅σ(z)，σ(z)=1+e−z1​；
• ⊗ 表示逐元素相乘（Hadamard product）；
• W2​ 把结果映射回原维度。

 注意：DeepSeek 和 LLaMA 通常不使用偏置项（bias=False），以减少参数并配合 RMSNorm。

四、为什么 SwiGLU 比 ReLU/GELU 更好？

特性	ReLU	GELU	SwiGLU
非线性能力	弱（硬截断）	中等（平滑）	强（门控+平滑）
梯度稳定性	有“死亡神经元”问题	较好	非常好（无硬截断）
表达能力	单一路径	单一路径	双路径交互（门控机制）
实测效果	基准	提升	显著提升（尤其在大模型中）

关键优势：

门控机制（Gating）

• 允许模型动态调节每个特征的重要性；
• 类似“注意力”，但作用在特征维度而非 token 维度。

平滑梯度

• Swish 在负值区域也有小梯度，避免 ReLU 的“神经元死亡”问题；
• 训练更稳定，收敛更快。

更强的表示能力

• 实验证明：相同参数量下，SwiGLU 模型性能明显优于 ReLU/GELU；
• 这就是为什么 LLaMA、DeepSeek、Mistral 等都采用它。

论文支持：
Google 在 2020 年的《GLU Variants Improve Transformer》中证明：GLU 变体（尤其是 SwiGLU）在语言建模任务上 consistently better。

五、DeepSeek 为什么特别适合用 SwiGLU？

1. 参数效率高
   DeepSeek 70B 虽然参数多，但通过 MoE + SwiGLU，在激活参数少的情况下仍保持高性能。

2. 与 RMSNorm 配合好
   DeepSeek 使用 RMSNorm（而非 LayerNorm），不使用 bias，而 SwiGLU 天然适合无 bias 设计。

3. 推理速度与精度平衡
   SwiGLU 虽比 ReLU 稍慢，但在 A100/H100 等 GPU 上优化良好，且精度提升远大于计算开销。

六、举个代码例子（PyTorch）

1import torch
2import torch.nn as nn
3
4class SwiGLU(nn.Module):
5    def __init__(self, in_features, out_features, bias=False):
6        super().__init__()
7        self.w1 = nn.Linear(in_features, out_features, bias=bias)
8        self.w2 = nn.Linear(out_features, in_features, bias=bias)  # 输出投影
9        self.w3 = nn.Linear(in_features, out_features, bias=bias)
10
11    def forward(self, x):
12        swish = self.w1(x).sigmoid() * self.w1(x)  # Swish(W1x)
13        gate = self.w3(x)                          # W3x
14        return self.w2(swish * gate)               # 输出

在 DeepSeek 中，out_features 通常设为 int(2/3 * 4 * d_model)，这是经验最优值（来自 LLaMA）。

 总结

DeepSeek 用 SwiGLU，是因为它像一个“智能阀门”：不仅能判断信息是否有用，还能精细调节用多少——这让大模型学得更快、记得更牢、答得更准。

它代表了现代大模型在激活函数设计上的重要进化：从“开关”到“调光旋钮”，再到“智能门控”。