RMS Normalization(RMSNorm)通过标准化每一层的RMS值,而不是均值和方差。具体步骤如下: 计算RMS值: 对于每一层的神经元输出,计算其RMS值。 [ \text{RMS}(x) = \sqrt{\frac{1}{H} \sum_{i=1}^H x_i^2} ] 标准化: 使用计算得到的RMS值对数据进行标准化。 [ \hat{x}_i = \frac{x_i}{\t...
RMSNorm(Root Mean Square Layer Normalization)与LayerNorm(Layer Normalization)是两种常用的归一化方法,在深度学习模型中用于稳定训练过程。它们的主要区别如下: --- ### **1. 计算方式** ### **(1) LayerNorm** - **公式**: \[ \text{输出} = \gamma \cdot \frac{x - \mu}{\sigma} + \beta...
SwiGLU 激活函数:比传统的 ReLU 或 GELU 更适合捕获复杂的非线性关系。 RMSNorm:取代 LayerNorm,提供更稳定的归一化。 Attention QKV Bias:在注意力机制中引入偏置,增强模型对关键信息的关注。 GQA(Grouped Query Attention):查询头(Q)为 40 个,而键值头(KV)为 8 个,减少计算量同时保持性能。 参数和规模 总...
RMS Normalization(RMSNorm)通过标准化每一层的RMS值,而不是均值和方差。具体步骤如下: 计算RMS值: 对于每一层的神经元输出,计算其RMS值。 [ \text{RMS}(x) = \sqrt{\frac{1}{H} \sum_{i=1}^H x_i^2} ] 标准化: 使用计算得到的RMS值对数据进行标准化。 [ \hat{x}_i = \frac{x_i}{\t...
🔥效果:作者用DyT代替LayerNorm,训了有监督ViT、自监督ViT、LlaMa和DiT等各路经典Transformer模型,在没有LN或者BN的情况下都成功收敛,效果基本持平或微负 🍉争议:大家关心的点主要在加速比上,作者宣称相比RMSNorm可以加速一倍左右,但🍠和某乎的众多大佬质疑作者使用的实现没有经过充分优化,如果用Triton实现优化了...