Pre Norm: \quad \boldsymbol{x}_{t+1}=\boldsymbol{x}_t+F_t\left(\operatorname{Norm}\left(\boldsymbol{x}_t\right)\right)Post Norm: \quad \boldsymbol{x}_{t+1}=\operatorname{Norm}\left(\boldsymbol{x}_t+F_t\left(\boldsymbol{x}_t\right)\right)...
是在Add操作后进行Norm操作,因此叫做Post-Norm。而Pre-Norm则是Norm之后再Add,所以叫Pre-Norm。 使用公式进行形式化表示: 2.2 PreNorm和PostNorm的优缺点 1. 使用PreNorm的网络一般比较容易训练。但是对于深层网络学习的效果不太好。 因为PreNorm比较偏重来自底层的恒等分支。恒等分支更容易训练。 2. 使用PostNorm的...
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...
Pre Norm 中多层叠加的结果更多是增加宽度而不是深度,层数越多,这个层就越“虚”,这是因为Pre Norm 结构无形地增加了模型的宽度而降低了模型的深度,而我们知道深度通常比宽度更重要,所以是无形之中的降低深度导致最终效果变差了。而 Post Norm 刚刚相反,它每Norm一次就削弱一次恒等分支的权重,所以Post Norm 反而是...
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-LN 的训练稳定性更高，适用于更深网络。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 ...
背景是,在pre-ln的transformer架构里面LayerNorm/RMSNorm之后紧接着是一个线性投影,无论是在注意力机制还是在多层感知机(mlp)中都是如此,所以输出Tensor一定要被保存下来。而在post-ln架构中,输出还会直接用于残差连接。然而,在这两种情况下,LayerNorm/RMSNorm的输入都不再被使用,所以这里原本的输入保存变得相当多余...
Pre-RMSNorm and Pre-CRMSNorm Transformers: Equivalent and Efficient Pre-LN Transformers Jiaqi Gu, Zixuan Jiang, Hanqing Zhu, David Z. Pan 24 May 2023 20 Flash normalization: fast RMSNorm for LLMs Nils Graef, Matthew Clapp, Andrew Wasielewski 12 Jul 2024 14 Lumina-T2X: Transforming Te...
We formally establish the equivalence of Pre-LN, Pre-RMSNorm, and Pre-CRMSNorm Transformer variants in both training and inference. It implies that Pre-LN Transformers can be substituted with Pre-(C)RMSNorm counterparts at almost no cost, offering the same arithmetic functionality along with ...
# Train a new model starting from pre-trained COCO weights python coco.py train --dataset=/path/to/coco/ --model=coco --download=true 1. 2. 上面的–dataset要改成自己储存coco数据集的路径,不然数据不知道跑哪里去了。运行这行,程序就会下载coco数据集到你指定的路径,但是容易出现connect error,大概...
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