关于llama稀疏性的观察

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llama原始模型的FFN计算过程为：

class FeedForward(nn.Module):
    def forward(self, x):
        return self.w2(F.silu(self.w1(x)) * self.w3(x))

论文统计首层transformer block FFN层的稀疏性质，原生FFN的稀疏性仅有40%，激活函数由silu替换为Relu后可以达到67%，而ShiftedReLU可进一步提高到71%。

从FFN层的计算上来看，表面上是Gate部分作为门控控制了计算的稀疏性，

实际上Up、Gate共同控制了计算的稀疏性

，所以很自然的就引出了

drelu

的方案。

从训练过程上来看，替换以后收敛性没有影响，结果的评价指标上也没有太大影响。

下一步就是进一步评价下修改以后得稀疏度了。这里没有直接用两个mask的交集，而是按照topk的方法做了评测。

显然效果显著。不影响模型表现的情况下，稀疏到达到了80%，而牺牲一定精度的条件下可以到达

90%

Sparsity of Sparsifi ed Models