LLM笔记:LayerNorm VS RMSNorm

1 layernorm回顾

机器学习笔记:神经网络层的各种normalization_神经网络normalization-CSDN博客

2 RMSNorm(Root Mean Square Normalization)

LayerNorm 的一种变体,去除了均值计算,只考虑输入向量的平方和

优点

  • 计算更高效,因为省略了均值计算。
  • 更简单的归一化过程,对某些任务来说性能可能会更好。
  • 在大模型(如 GPT)中应用时表现出与 LayerNorm 相当甚至更好的效果。

缺点

  • 不处理均值漂移的问题,可能不适用于输入分布偏移较大的情况。
相关推荐
一隅论数智2 天前
给AI一张“业务概念地图“:本体如何从哲学走向企业智能
大数据·人工智能·经验分享·笔记·学习·学习方法·政务
深圳老胡2 天前
STM32F407 控制 L6470 步进电机驱动 —— 控制过程简介
笔记·stm32·单片机·嵌入式硬件·代码规范
Because_of_Her12 天前
并查集-听课笔记
笔记·算法·并查集
彧azz2 天前
Linux 环境下 Redis 学习总结:数据类型、持久化、锁、事务、主从与缓存问题
linux·redis·笔记·学习·面试
陈卫军老师2 天前
陈卫军:把口味写在一张纸上,店才稳得住
经验分享·笔记·流量运营
`流年づ2 天前
人工智能学习笔记 - 补充
人工智能·笔记·深度学习·学习
qeen872 天前
【Linux】操作系统之进程介绍(二)
linux·笔记·学习·进程
从零开始的嵌入式之旅2 天前
day47
arm开发·经验分享·笔记·嵌入式硬件
陈年老古董2 天前
MediaPipe 姿态检测与脸部关键点检测
笔记·python·opencv·学习·dlib
彧azz2 天前
操作系统时间管理与系统核心板块学习总结
c语言·笔记·学习·系统架构