def rmsnorm(x):
ms = sum(xi * xi for xi in x) / len(x)
scale = (ms + 1e-5) ** -0.5
return [xi * scale for xi in x]这段代码实现的是未包含可学习缩放参数（gamma）的 RMSNorm （均方根层归一化）函数。使用 LaTeX 格式展示其数学功能如下：
text{RMSNorm}(x_i) = x_i cdot frac{1}{sqrt{frac{1}{n} sum_{j=1}^{n} x_j^2 + epsilon}}
代码与公式的对应关系说明：
x_i：输入向量中的第 i 个元素（对应代码中的 xi）。
n：输入向量的长度（对应代码中的 len(x)）。
frac{1}{n} sum_{j=1}^{n} x_j^2：输入向量元素的平方均值（对应代码中的 ms = sum(xi * xi for xi in x) / len(x)）。
epsilon：极小常数，代码中硬编码为 1e-5（对应公式中的 epsilon），用于防止分母为零。
frac{1}{sqrt{dots + epsilon}}：均方根的倒数（对应代码中的 scale = (ms + 1e-5) ** -0.5）。
x_i cdot text{scale}：最终归一化后的输出（对应代码中的 xi \* scale for xi in x）。
💡 与标准 RMSNorm 的区别：
标准的 RMSNorm 公式在归一化之后，还会乘以一个可学习的缩放参数 gamma（即 odot boldsymbol{gamma}），用于恢复模型的表达能力。而你提供的这段代码省略了 gamma 的乘法操作，通常在实际的深度学习框架中，这个乘法操作会在调用此基础函数之后单独完成。
标准RMSNorm（均方根层归一化）的数学公式使用 LaTeX 格式展示如下：
text{RMSNorm}(mathbf{x}) = frac{mathbf{x}}{sqrt{frac{1}{n} sum_{i=1}^{n} x_i^2 + epsilon}} odot boldsymbol{gamma}
或者使用更紧凑的均方根（RMS）符号表示：
text{RMSNorm}(mathbf{x}) = frac{mathbf{x}}{text{RMS}(mathbf{x})} odot boldsymbol{gamma}
其中，均方根的计算公式为：
text{RMS}(mathbf{x}) = sqrt{frac{1}{n} sum_{i=1}^{n} x_i^2 + epsilon}
公式符号说明：
mathbf{x}：输入向量。
n：输入向量 mathbf{x} 的特征维度大小。
x_i：输入向量中的第 i 个元素。
epsilon：一个极小的正常数（例如 10^{-6}），用于防止分母为零，保证数值计算的稳定性。
odot：逐元素相乘（Hadamard 乘积）。
boldsymbol{gamma}：可学习的缩放参数向量（其维度与 mathbf{x} 相同，通常初始化为全 1 向量），用于恢复模型在归一化过程中损失的表达能力。
需要我对比一下 RMSNorm 和 LayerNorm 在数学形式上的差异吗？