T5的FFN由什么构成？

T5中的FFN指的是Feed Forward Network，它由两个线性变换和一个非线性激活函数组成。每个FFN层包括一个全连接层，其输入经过线性变换，然后经过GELU激活函数进行非线性变换，最后再经过一个线性变换输出。在T5模型中，每个Transformer编码器和解码器层都包括一个或多个FFN层。

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T5的FFN由什么样的MLP构成？

T5中的FFN指的是Feed Forward Network，它由两个全连接层和一个非线性激活函数组成。每个全连接层都使用相同的隐藏层维度，通常设置为4倍于模型的输入维度，这两个全连接层被一个GELU激活函数连接。在T5模型中，每个Transformer编码器和解码器层都包括一个或多个FFN层。具体来说，FFN的结构如下所示：

FFN(x) = GELU(x * W1 + b1) * W2 + b2

其中，x是输入向量，W1和W2是权重矩阵，b1和b2是偏置向量。GELU是一个非线性激活函数。

Switch Transformer和MoE Transformer的专家网络FFN是怎样的？

Switch Transformer和MoE Transformer都是目前在自然语言处理领域比较流行的模型，它们都使用了专家网络（Expert Network）来增强模型的表示能力。其中，专家网络的FFN（Feed-Forward Network）是指在选择专家的过程中，对每个专家的输入进行处理的网络。

在Switch Transformer中，每个专家对应一个FFN，输入经过一个门控网络后，会选择其中一个专家的FFN来处理。具体来说，门控网络会根据输入对每个专家进行打分，并对得分进行softmax归一化，然后选择得分最高的专家的FFN来处理输入。这样可以使得模型在处理不同类型的输入时，可以选择最合适的专家来进行处理。

而在MoE Transformer中，每个专家对应一个子模型，子模型包括了一个FFN和一个注意力层。输入经过门控网络后，会选择其中一个子模型来进行处理。与Switch Transformer不同的是，在MoE Transformer中，选择子模型的过程会被整合到模型的训练过程中，通过最小化每个子模型的误差来优化整个模型。这样可以使得模型在训练时自动学习如何选择最合适的子模型来处理不同类型的输入。