网站做百度竞价的标志,住建厅报名考试入口,南京室内设计学校,怎么进入自己网站主机地址Layer Normalization#xff08;LN#xff09;是一种在深度学习中用于稳定和加速神经网络训练的归一化技术。它通过对单个样本的所有激活进行归一化来工作#xff0c;与Batch Normalization#xff08;BN#xff09;不同#xff0c;BN是对一个mini-batch中的所有样本的激…Layer NormalizationLN是一种在深度学习中用于稳定和加速神经网络训练的归一化技术。它通过对单个样本的所有激活进行归一化来工作与Batch NormalizationBN不同BN是对一个mini-batch中的所有样本的激活进行归一化。LN的计算是在单个样本的特征维度上进行的这意味着它不依赖于batch size因此它特别适用于那些难以使用BN的场景比如在循环神经网络RNN和变换器Transformer模型中以及在处理不同长度的序列时。
LN的工作原理是对于网络中的每一层它都会计算该层所有激活的均值和方差然后使用这些统计量来归一化激活使得每个激活的分布更加稳定。这样做有助于减少内部协变量偏移Internal Covariate Shift即网络中某一层的输入分布随着网络参数的变化而变化这可能导致训练过程变得困难。通过归一化LN有助于保持网络中每一层的激活分布相对稳定从而加速训练过程并提高模型性能。
LN在Transformer模型中尤其重要因为它允许模型在处理不同长度的序列时保持稳定这是BN难以做到的。此外LN在训练和测试时执行相同的计算这与BN不同BN在训练时使用mini-batch的统计量而在测试时使用运行时的统计量。LN的这些特性使其在自然语言处理NLP任务中非常有效特别是在处理长序列时。
在大型语言模型LLMs中Layer NormalizationLN可以放置在不同的位置上这些不同的位置对模型的训练和性能有不同的影响。以下是LN在LLMs中的几种不同位置及其区别 Post LN后层归一化 位置Layer Norm位于残差连接之后。缺点在深层的Transformer中后层归一化可能导致梯度范数逐渐增大从而使得深层模型训练不稳定。 Pre LN前层归一化 位置Layer Norm位于残差连接之前。优点相比于后层归一化前层归一化在深层的梯度范数近似相等使得深层Transformer的训练更稳定有助于缓解训练不稳定的问题。缺点相比于后层归一化前层归一化的模型效果略差。 Sandwich LN三明治层归一化 位置在前层归一化的基础上额外插入了一个Layer Norm。优点某些模型如Cogview使用这种结构来避免值爆炸的问题。缺点可能会导致训练不稳定甚至训练崩溃。
Layer Normalization的位置选择对模型的训练动态和最终性能有显著影响。不同的模型架构和应用场景可能需要不同的Layer Normalization策略来优化性能。例如BLOOM模型在embedding层后添加Layer Normalization这有利于提升训练稳定性但可能会带来性能损失。选择哪种Layer Normalization的放置方式通常取决于模型的设计和特定的应用需求。
LLMs 各模型分别用了 哪种 Layer normalization BLOOM在embedding层后添加layer normalization有利于提升训练稳定性:但可能会带来很大的性能损失。
