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智能评分 62
PowLU
AI 推荐理由
原文给出了与 SwiGLU、SwiGLU-Clip 的 FP8 稳定性对比和约 step 77k 的具体失稳位置，适合关注其是否能作为大规模预训练中的稳定替代激活落地。核心解读
Ling Team 提出了一种可直接替换现有激活函数的 PowLU，用于稳定大规模预训练。原文指出，SwiGLU 在大输入下近似表现为 x²，会放大激活值和异常值，使深层网络或低精度（FP8/FP4）训练更容易出现 loss spike；在 FP8 训练稳定性对比中，SwiGLU 和 SwiGLU-Clip 都在约 step 77k 附近出现 loss spike，而 PowLU 的 loss 曲线在整个过程中保持在约 1.32，且激活与梯度范围更紧、异常通道更少。团队同时给出了 PowLU 的性质证明，包括连续性、可微性、在 0<m<10 时的单调性以及有界增长。