由于RMSNorm不需要计算均值和标准差,所以它的计算量比LayerNorm更小,在大模型的训练和推理中都有优势。同时,RMSNorm在许多任务上,都表现出了与LayerNorm相当(甚至更好)的性能。 此外,作者还提出了 $$\rho$$ RMSNorm, 用前 \rho %个样本来估计RMS。理论$$\rho$$RMSNorm会趋向于RMSNorm。使用 $$\rho$$RMS...
文章:《Root Mean Square Layer Normalization》 链接: https://arxiv.org/pdf/1910.07467.pdfLayer Normalization计算效率低RMSNorm主要面向Layer Norm改进,归一化可以实现张量的聚集(re-centering)和缩放(re-…
显然,深度学习的核心就是前向传播与反向传播。而反向传播的实质则在于求解梯度,以下对RMSNorm进行详细阐述,深入理解其与DyT的关系。RMSNorm的核心运算可具体表示为: [ ext{RMSNorm}(x) = rac{x}{sqrt{E[x^2] + epsilon}} cdot gamma + eta ] 为了得到RMSNorm的梯度,我们可以通过相应的数学推导。这部分内...
显然,深度学习的核心就是前向传播与反向传播。而反向传播的实质则在于求解梯度,以下对RMSNorm进行详细阐述,深入理解其与DyT的关系。RMSNorm的核心运算可具体表示为: [ ext{RMSNorm}(x) = rac{x}{sqrt{E[x^2] + epsilon}} cdot gamma + eta ] 为了得到RMSNorm的梯度,我们可以通过相应的数学推导。这部分内...
相比于普通的 Layer Norm,RMS norm 避免了计算均值,因此训练速度更快。并且效果基本相当,甚至略有提升。Gopher、LLaMA、Chinchilla、T5 等 LLM 都采用了 RMS norm。 Deep Norm Deep Norm 是微软 2022 年提出的、用于提升深层 Transformer 训练稳定性的标准化方法。利用 Deep Norm,可以训练把 Transformer 训练到 1000...
🤔理论上来说,DyT,也就是tanh(αx)是逐元素作用的,不需要像RMSNorm那样reduce计算均方根,并行性应该更好。在很多工业场景的小网络中,用BN而不用LN的一大原因也是不用reduce计算统计量,速度更快。 🤔不过据说如果访存优化得够好,计算统计量带来的额外开销很小,或许有懂底层加速的dalao指点一二吗?
[ ext{RMSNorm}(x) = rac{x}{sqrt{E[x^2] + epsilon}} cdot gamma + eta ] 为了得到RMSNorm的梯度,我们可以通过相应的数学推导。这部分内容比较复杂,但重点在于,若我们在处理RMSNorm时考虑将雅可比矩阵设为对角阵差异,则可简化问题求解。假设我们进一步将某些参数视为常数,从而使问题变得更加易处理,最终可...