Layer Normalization (LayerNorm) 是一种归一化技术,常用于深度学习模型中,特别是在 Transformer 模型中。与 Batch normalization 不同,Layer normalization是在特征维度上进行标准化的,而不是在数据批次维度上。 Layer normalization 的公式可以分为两步: 计算均值和方差:对于给定的输入X∈RN×D,其中N是批次大小,D是...
标准的L2 Layer Normalization的形式是: (1)yi=xi−μσ2+ϵ×γ+β,μ=1d∑k=1dxi,σ2=1d∑k=1d(xi−μ)2 它会使得 yi 是一个均值为0,方差为1的变量。另一种常见的RMS Norm形式如下: (2)yi=xiσ2+ϵ×γ,σ2=1d∑k=1dxi2 物理含义来看,RMS Norm把 x 变成一个模长为 d的向量...
Layer Normalization (LayerNorm) 是一种归一化技术，常用于深度学习模型中，特别是在 Transformer 模型中。它在特征维度上进行标准化，而非数据批次维度。公式包括缩放、偏移和一个小正数以防止除以零。在定义适用于 Transformer 的 Layer Norm 层时，代码会考虑输入张量形状为 [batch_size, sequence_lengt...
在Transformer 中,这里的主要指 Layer Normalization,但在一般的模型中,它也可以是 Batch Normalization、Instance Normalization 等,相关结论本质上是通用的。 在笔者找到的资料中,显示 Post Norm 优于 Pre Norm 的工作有两篇,一篇是《Understanding the Difficulty of Training Transformers》[2],一篇是《RealFormer: T...
Layer Normalization移动到了每一块的输入部分,在每个self-attention之后额外添加了一个Layer Normalization; 将残差层的初始化值用 进行缩放,其中 N是残差层的个数。 GPT-2训练了4组不同的层数和词向量的长度的模型,具体值见表2。通过这4个模型的实验结果我们可以看出随着模型的增大,模型的效果是不断提升的。
Layer normalization。Normalization 是什么? 什么是 Mask? Transformer 存在问题? Transformer 怎么 Coding? 3.问题解答 3.1 为什么要有 Transformer? 为什么要有 Transformer? 首先需要知道在 Transformer 之前都有哪些技术,这些技术所存在的问题: RNN:能够捕获长距离依赖信息,但是无法并行; ...
(1)Layer Normalization的顺序和残差连接被重新排列,这已被证明对于大规模语言模型避免数值错误至关重要(如Megatron-LM),之前应该是先残差,后层归一化 (2)用于输出标记预测的单个线性层; (3) ReLU s替换为GELU s ReLU 确定性地将输入乘以零或一,而Dropout随机地乘以零。
来自Facebook AI 的研究者提出了 NormFormer,该模型能够更快地达到目标预训练的困惑度,更好地实现预训练困惑度和下游任务性能。 在原始的 Transformer 架构中,LayerNorm 通常在 Residual 之后,称之为 Post-LN(Post-Layer Normalization)Transformer,该模型已经在机器翻译、文本分类等诸多自然语言的任务中表现突出。
Layer normalization。Normalization 是什么? 什么是 Mask? Transformer 存在问题? Transformer 怎么 Coding? 3.问题解答 3.1 为什么要有 Transformer? 为什么要有 Transformer? 首先需要知道在 Transformer 之前都有哪些技术,这些技术所存在的问题: RNN:能够捕获长距离依赖信息,但是无法并行; ...
GLM 使用单个Transformer ,并对架构进行了多项修改: (1)Layer Normalization的顺序和残差连接被重新排列,这已被证明对于大规模语言模型避免数值错误至关重要(如Megatron-LM),之前应该是先残差,后层归一化 (2)用于输出标记预测的单个线性层; (3) ReLU s替换为GELU s ...