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
BugShare2 小时前
Obsidian 使用指南:从零开始搭建你的个人知识库
笔记·obsidian
深蓝海拓2 小时前
PySide6从0开始学习的笔记(二十五) Qt窗口对象的生命周期和及时销毁
笔记·python·qt·学习·pyqt
跃渊Yuey2 小时前
【Linux】线程同步与互斥
linux·笔记
AI视觉网奇3 小时前
FBX AnimSequence] 动画长度13与导入帧率30 fps(子帧0.94)不兼容。动画必须与帧边界对齐。
笔记·学习·ue5
科技林总3 小时前
使用Miniconda安装Jupyter
笔记
woodykissme4 小时前
倒圆角问题解决思路分享
笔记·学习·工艺
laplace01234 小时前
Clawdbot 部署到飞书(飞连)使用教程(完整版)
人工智能·笔记·agent·rag·clawdbot
凉、介4 小时前
ACRN Hypervisor 简介
笔记·学习·虚拟化
历程里程碑5 小时前
Linux15 进程二
linux·运维·服务器·开发语言·数据结构·c++·笔记
dulu~dulu6 小时前
大英赛改错真题记录
笔记·英语·自用·英语改错