RMS Norm 首先是传统的 Layer Normalization a_i\rightarrow \bar{a}_i,每个token 768 维进行缩放(减去均值,除以方差),然后使用纺射层进行变换: \begin{aligned} &\bar{a}_i=\frac{a_i-\mu}{\sigma} g_i\\ &\mu=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n a_i\\ &\sigma=\sqrt{\frac{1}{n} \sum...
DeepNorm结合了Post-LN的良好性能以及Pre-LN的训练稳定性。与Post-LN 相比,DeepNorm在执行层归一化之前Up-Scale了残差连接。 xl+1=LN(αxl+Gl(xl,θl)) def deepnorm(x): return LayerNorm(x*a + f(x)) RMSNorm层则是通过计算沿着最后一个维度的均方根来归一化输入,并使用可学习的权重向量对归一化后...
DeepNorm 结合了 Post-LN 和 Pre-LN 的优点，在执行层归一化前对残差连接进行 upscale。RMSNorm 层通过计算沿着最后一个维度的均方根对输入进行归一化，随后使用可学习的权重向量缩放结果。
python example.py >>> Pre-LN and Pre-LN-with-Zero-Mean-Main-Branch are close: True Pre-LN and Pre-RMSNorm are close: True Pre-LN-with-Zero-Mean-Main-Branch and Pre-RMSNorm are close: True Pre-LN and Pre-CRMSNorm are close: True Pre-LN-with-Zero-Mean-Main-Branch and pre_crms...
一个原则:能抄 llama 的结构就不要随便创新,就 rope + gqa + rms_norm + swiglu,少创新 = 少踩坑,创新的前提是大量鲁棒的实验。如果是 1B 左右很小的模型,那么 embedding 和 lm_head 还需要共享参数,目的是让 layer 的参数占全局参数的比例大一些,大一...
比如在 LRA 的不同任务上,大家会使用不同的 normalization 方法(BatchNorm, LayerNorm, RMSNorm, ScaleNorm)以及不同的 normalization 配置(Pre-Norm, Post-Norm, QK-Norm)。 Mega 在大规模预训练上缺少证据.Mega 之前都是在小规模的数据和任务上进行的测试,并没有应用到大规模预训练上。
位置:在pre-LN 的基础上,额外插入了一个layer norm 优点:Cogview 用来避免值爆炸的问题 缺点:训练不稳定,可能会导致训练崩溃。 ModelNomalization GPT3 Pre Layer Norm Llama Pre RMS Norm baichuan Pre RMS Norm ChatGLM-6B Post Deep Norm ChatGLM2-6B Post RMS Norm Bloom Pre Layer Norm 05 - Model He...
一个原则:能抄 llama 的结构就不要随便创新,就 rope + gqa + rms_norm + swiglu,少创新 = 少踩坑,创新的前提是大量鲁棒的实验。如果是 1B 左右很小的模型,那么 embedding 和 lm_head 还需要共享参数,目的是让 layer 的参数占全局参数的比例大一些,大一点的模型则没有这个必要。
Layer-Normalization: 基于RMSNorm的 Pre-Normalization 训练稳定性和吞吐 我们在原本的 LLaMA 框架上进行诸多修改以提升训练时的吞吐,具体包括: 算子优化技术:采用更高效算子,如 Flash-Attention,NVIDIA apex 的 RMSNorm 等。 算子切分技术:将部分计算算子进行切分,减小内存峰值。
We use the RMSNorm (Zhang & Sennrich, 2019) for normalization. • Rotary Embedding We apply the rotary embedding (Su et al., 2021) that encodes the absolute position with a rotation matrix and meanwhile incorporates the explicit relative position dependency in self-attention instead of the ...