大模型基础|LayerNorm|Pre|Post|Deep|RMS 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...
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...
针对以上问题,论文《On Layer Normalization in the Transformer Architecture》提出了两种Layer Normalization方式并进行了对比。 把Transformer架构中传统的Add&Norm做layer normalization的方式叫做Post-LN,并针对Post-LN,模型提出了Pre-LN,即把layer normalization加在残差连接之前,如下图所示: 由于Transformer优化困难阶段...
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...
For the attention component in MRAN, we explored three attention mechanisms: Pre-Layer Normalization attention (Pre-LN), Post-Layer Normalization attention (Post-LN), and Residual Bi-directional Layer Normalization attention (ResiDual), as illustrated in Figure 5. The attention layers were stacked th...
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: ...
RMS Norm全称是Root Mean Square Layer Normalization,与RMS Norm是基于LN的一种变体,主要是去掉了减去均值的部分,计算公式如下: 这里的ai与LN中的x等价,相比于LN,可以发现,不论是分母的方差和分子不分,都取消了均值计算,经作者在各种场景中实验发现,减少约 7%∼64% 的计算时间。