classMyRMSNorm(nn.Module):def__init__(self,hidden_size,eps=1e-6):super().__init__()self.weight=nn.Parameter(torch.ones(hidden_size))self.variance_epsilon=epsdefforward(self,hidden_states):input_dtype=hidden_states.dtypehidden_states=hidden_states.to(torch.float32)variance=hidden_states.po...
RMSNorm(Root Mean Square Normalization)是一种基于均方根值的归一化方法,其核心思想是对每一层的神经元输出进行归一化,以消除内部协变量偏移现象。与传统的Batch Normalization不同,RMSNorm在计算归一化因子时,采用了更为稳健的均方根值,从而降低了对mini-batch大小的敏感性,有效提升了模型的泛化能力。 二、RMSNor...
其实就是基于PostNorm进行了优化,多偏袒底层的恒等分支。 RMSNorm的计算方式如下: 其实就是舍弃减去均值的操作,也就是不要均值为0的先验了,至于为什么效果好的话,一个直观的猜测是,center操作,类似于全连接层的bias项,储存到的是关于预训练任务的一种先验分布信息,而把这种先验分布信息直接储存在模型中,反而可能会...
默认情况下，RMS Force是冗余内坐标下的方均根受力，RMS Gradient Norm是笛卡尔坐标下的方均根受力。...