本文对传统的Norm方法和RMSNorm方法做个对比总结。 我们在来回顾下传统的Norm计算公式 （参见： 姜富春：Transformer似懂非懂的Norm方法） 其中： \gamma , \beta 是两个可学习的参数，相当于对计算的标准值做一个放射变换，目的是增强数据的表达能力。 \epsilon = 10^ {-5} 是防止分母除 0 的超参。 我们再来看看RMS-Norm 的处理 （参见引言0部分，LLama2的源码部分） 可书写成如下公式。

2024年11月1日 · RMSNorm（Root Mean Square Layer Normalization， 均方根 归一化）是一种用于深度学习 模型 的归一化技术，特别适用于Transformer等架构。 它作为LayerNorm（层归一化）的替代方案，旨在简化归一化过程，降低计算复杂度，同时保持或提升模型的性能。 在 深度学习 中，归一化技术被广泛用于稳定和加速 模型训练。 LayerNorm在Transformer模型中得到了广泛应用，它通过对每个样本的特征维度进行归一化，减少了内部协变量偏移。 然 …

在每个向量矩阵计算之前，需要对输入的向量进行normalization，之前使用的layer norm，现在使用 RMSNorm。 这种就也叫做pre norm原始的 transformer 论文中的 add&norm 是post norm。 区别如下，参考链接： 昇腾大模型|结构组件-1——Layer Norm、RMS Norm、Deep Norm - 知乎 (zhihu.com) 区别： layer norm：减去样本的均值，除以样本的方差，使得整体样本不要太分散。 RMS（root mean square） Norm：去除了减去均值的操作，也就是没有去中心化的操作，只有 …

This small package provides an custom GPU kernel for Root Mean Square layer normalization process with fused operations, leveraging the Triton compiler by OpenAI for high performance and parallel computations on GPUs.

2024年4月23日 · 本文介绍了在Llama模型中使用的RMSNorm，一种改进的层归一化方法。 RMSNorm通过移除均值计算，简化了层归一化的计算，有助于梯度稳定性和模型泛化，同时在PyTorch实现中展示了其应用实例。 在学习完 GPT2 之后，从本文开始进入 Llama 模型系列。 本文介绍Llama 模型 的改进之RMSNorm (均方根 层归一化)。 它是由 Root Mean Square Layer Normalization 论文提出来的，可以参阅其论文笔记 1。 层归一化 (LayerNorm)对 Transformer …

RMS Norm. 首先是传统的 Layer Normalization a_i\rightarrow \bar{a}_i ， 每个 token 768 维进行缩放(减去均值，除以方差)，然后使用纺射层进行变换： \begin{aligned} &\bar{a}_i=\frac{a_i-\mu}{\sigma} g_i\\ &\mu=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n a_i\\ &\sigma=\sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n\left(a_i-\mu\right)^2} \end{aligned}

2024年11月29日 · 均方根归一化 （Root Mean Square Layer Normalization，RMS Norm）论文中提出，层归一化（Layer Normalization）之所以有效，关键在于其实现的缩放不变性（Scale Invariance），而非平移不变性（Translation Invariance）。 基于此，RMSNorm在设计时简化了传统层归一化的方法。

2024年12月5日 · RMSNorm （Root Mean Square Normalization）是一种相对较新的 归一化方法，它与传统的归一化技术（如 LayerNorm 和 BatchNorm）相比，具有一些独特的优势。 本文将详细介绍 RMSNorm 的原理、优缺点及其在实际应用中的效果。 1. 归一化的背景. 在 神经网络 训练过程中，输入数据的尺度差异可能导致梯度爆炸或梯度消失，影响模型的收敛速度和稳定性。 为了缓解这一问题，研究人员提出了不同类型的归一化方法。 Batch Normalization (BN)：对每一 …

2024年3月4日 · RMSNorm是在Layer Norm之上的改进，它通过舍弃中心不变性来降低计算量。 下面是RMSNorm的公式，其中 a_i是模型或层的输入，\overline {a_i} 是经过RMSNorm计算后的值. 从公式中可以看出，RMSNorm移除了LayerNorm中的均值项（由于没有计算均值，所以方差计算也没有了减去均值的操作）。 总的来说，RMSNorm是对LayerNorm的一种简化，它的计算效率更高。 并且原论文的实验结果显示这种简化并没有对模型的训练速度和性能产生明显影响。 最 …

2025年3月4日 · 第2个输出为Tensor，rms_norm的中间结果rstd，用于反向计算。 模型中替换代码及算子计算逻辑 RmsNorm算子常见于LLaMA、LLaMA2、Baichuan等LLM模型中，由于torch侧没有提供RmsNorm算子的接口，因此在模型中通常是以自定义类的形式出现，在forward函数下定义计算逻辑，例如：