差异不能只看功能名称，更要看它在什么场景下能解决问题。把一、前言、二、激活函数基础、1 激活函数核心定义等信息拆开来看，判断会更直接。

先看原文给出的关键信息：前言 很多刚接触大模型微调、模型结构分析、推理优化的同学，第一眼看到 Transformer、FFN 前馈网络、SwiGLU、GELU、ReLU 这些名词都会觉得很抽象。；大家普遍只知道留意力机制是大模型灵魂，却不知道激活函数才是决定模型深浅、长文本效果、梯度会不会消失、能不能叠几十上百层的关键底层组件。；不管是Qwen系列、ChatGLM2、ChatGLM3等几乎所有国产主流大模型，底层FFN结构都在疯狂迭代激活函数。。继续往下处理时，重点放在这些条件上：从最早ReLU，到GELU，再到GLM2专用Gated GELU，GLM3、Qwen全面升级SwiGLU，每一次激活函数改动，都直接改变长文本理解、深层语义保留、训练收敛速度、显存；今天我们结合ChatGLM2-6B、ChatGLM3-6B两个模型，从基础完整理清大模型激活函数的核心知识，仔细的分析模型结构打印结果，手动复现FFN完整运算，一眼分清不同大模型激；激活函数基础1 激活函数核心定义 神经网络本质是无数线性矩阵乘法堆叠而成，如果说全程只做线性运算，无论堆叠多少层网络，最终整体依然等价于单层线性变换。。收尾检查时，再把这些细节对上：线性网络无法拟合复杂语义、上下文关联、逻辑推理、长文本依赖等高维非线性特征，完全无法胜任大语言模型任务。；激活函数，就是插入在线性变换之间的非线性数学函数，它给神经网络引入非线性表达能力，让几十层、上百层 Transformer 堆叠有效，让大模型能学习人类语言复杂逻辑、上；简单直白理解：线性计算 = 死板固定规则映射激活非线性 = 模型拥有抽象、理解、推理、记忆能力 大语言模型Transformer结构里，留意力层负责上下文关联，FFN前。