LayerNorm VS RMSNorm 一、LayerNorm LayerNorm 对特征张量按照某一维度或某几个维度进行0均值,1方差的归一化操作 LayerNorm 独立于批量大小,使得模型更加稳定 PyTorch 实现 importtorchdeftorch_impl(input,normalized_shape):ln=torch.nn.LayerNorm(normalized_shape)returnln(input)deflayernorm_impl(input,dim_size...
在PyTorch中,Layer Normalization可以通过torch.nn.LayerNorm实现。 importtorchimporttorch.nnasnn# 创建LayerNorm层layer_norm= nn.LayerNorm(normalized_shape=64)# 输入数据x= torch.randn(16,64)# 应用LayerNormoutput= layer_norm(x) 2.3 Layer Normalization的优缺点 优点: 与小批量大小无关:适用于小...
2. RMS Norm(Root Mean Square Layer Normalization) 与layerNorm相比,RMS Norm的主要区别在于去掉了减去均值的部分,计算公式为: 这里的a_{i}与Layer Norm中的x等价,作者认为这种模式在简化了Layer Norm的同时,可以在各个模型上减少约 7%∼64% 的计算时间 代码实现:https://github.com/bzhangGo/rmsnorm 3. ...
RMSNorm 是 LayerNorm 的一个简单变体,来自 2019 年的论文Root Mean Square Layer Normalization,被 T5 和当前流行 lamma 模型所使用。其提出的动机是 LayerNorm 运算量比较大,所提出的RMSNorm 性能和 LayerNorm 相当,但是可以节省7%到64%的运算 RMSNorm和LayerNorm的主要区别在于RMSNorm不需要同时计算均值和方差两...
https://github.com/NVIDIA/apex/blob/master/csrc/layer_norm_cuda.cpp 这个文件是基于实现的LayerNorm cuda kernel使用torch extension模块导出python接口。 同时这个文件还写了几个工具函数,比如compute_n1_n2用来计算LayerNorm中非归一化和归一化部分的大小:https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cu...
https://github.com/NVIDIA/apex/blob/master/csrc/layer_norm_cuda.cpp 这个文件是基于实现的LayerNorm cuda kernel使用torch extension模块导出python接口。 同时这个文件还写了几个工具函数,比如compute_n1_n2用来计算LayerNorm中非归一化和归一化部分的大小:https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cu...
为什么llama用RMSnorm而不是layernorm Llama 美洲鸵(大羊驼)改进之一:均方层归一化RMSNorm-CSDN博客
主流大模型使用的主要Normalization技术有三种：Layer Norm，RMS Norm和Deep Norm。它们各自在结构中的位置，即Pre或Post，对模型的性能有着显著影响。通常，Post-Norm在残差之后进行归一化，能增强对参数的正则化效果，从而提高模型的收敛性；而Pre-Norm则在反向传播时能有效防止梯度爆炸或梯度消失，因此在...
LN有两个特性:重新居中(re-centering)不变性和重新缩放(re-scaling)不变性。作者认为重新居中(re-centering)不变性并不是LN有效的原因,所以他把这个特性删去,提出了RMSNorm。 Related Work 先简单介绍了三种归一化:BatchNorm、WeightNorm、LayerNorm。
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_length, num_features]。Transformer 传统上采用的是 Post-Norm 方法，而现代模型如 Bloom、LLama 使用 Pre-Norm 方法。Post-LN 在子层操作后进行归一化，Pre-LN 则先归一化输入，再进行子层操作。Pre-...