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...
1. Layer Norm(Layer Normalization) LayerNorm是大模型也是transformer结构中最常用的归一化操作,简而言之,它的作用是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,计算公式为: 这里的x可以理解为张量中具体某一维度的所有元素,比如对于 shape 为 (2,2,4) 的张量 input,若指定归一化的操作...
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...
因此RMSNorm 主要是在 LayerNorm 的基础上去掉了减均值这一项,其计算效率更高且没有降低性能。 RMS Norm针对输入向量 x,RMSNorm 函数计算公式如下: 层归一化(LayerNorm)的计算公式: 经过对比,可以清楚的看到,RMSNorm 主要是在 LayerNorm 的基础上去掉了减均值这一项,计算量明显降低。 RMSNorm 层归一化的代码实现...
我也是偶然在知乎的一个问题下看到这个问题,大概就是说在使用apex的LayerNorm/RMSNorm的时候可以打开这个api的memory_efficient开关,这个开关可以在速度和精度无损的情况下节省网络训练的显存占用。感觉比较有趣,我就研究了一下,因此也就有了这篇文章。 我去实测了一下,单机8卡A100训练LLama7B,纯数据并行的情况下打开...
详解三种常用标准化:Batch Norm、Layer Norm和RMSNorm 在深度学习中,标准化技术是提升模型训练速度、稳定性和性能的重要手段。本文将详细介绍三种常用的标准化方法:Batch Normalization(批量标准化)、Layer Normalization(层标准化)和 RMS Normalization(RMS标准化),并对其原理、实现和应用场景进行深入分析。
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
深度学习中,归一化是常用的稳定训练的手段,CV 中常用 Batch Norm; Transformer 类模型中常用 layer norm,而 RMSNorm 是近期很流行的 LaMMa 模型使用的标准化方法,它是 Layer Norm 的一个变体 值得注意的是,这里所谓的归一化严格讲应该称为标准化Standardization,它描述一种把样本调整到均值为 0,方差为 1 的缩放...
层归一化(LayerNorm)在各种深度神经网络的应用比较成功,可以稳定模型训练、促进模型收敛。但LN的缺点是计算开销较大。 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。本篇论文假设 LayerNorm 中的重新居中不变性是可有可无的,并提出均方根层归一化(RMSNorm)。
Layer Norm（层归一化）是大模型和transformer结构中常用的归一化操作。它通过将张量按照特定维度归一化，实现0均值和1方差的目标。Layer Norm的公式涉及到张量中某维度的所有元素，比如在形状为(2,2,4)的张量上，指定归一化维度为第三个维度，则会对该维度的四个张量分别进行归一化计算。RMS Norm（根...