GELUからSwiGLUへ！LLMの構造変更と精度検証

GPT-2-likeからQwen2-likeへの実験：第2回 GELUをSwiGLUに変える

上級 Zenn LLM 二次情報・解説解説・検証 2026-09-03T12:57:53 約1分

編集メモ: LLMのモデル構造変更（GELUからSwiGLUへの移行）における精度向上と学習負荷のトレードオフを検証し、モデル軽量化や最適化の意思決定に役立てる。

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GPT-2からQwen2へ構造を近づける実験の第2回。活性化関数をGELUからSwiGLUに変更した際の学習時間と精度の変化を検証。LossやTop-1正解率が改善する一方で、学習時間が増加するというトレードオフを報告します。