为什么当前主流的大模型都使用RMS-Norm？ - 知乎专栏
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 …
RMSNorm（RMS归一化）介绍 - CSDN博客
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 …
LLM中的RMSNorm - 知乎 - 知乎专栏
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 …
GitHub - dtunai/Tri-RMSNorm: Efficient kernel for RMS …
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 …
Llama改进之——均方根层归一化RMSNorm - CSDN博客
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 …
理解 Pre-norm, Post-norm, RMS Norm, SwiGLU - 知乎 - 知乎专栏
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 …
【NLP高频面题 - LLM架构篇】大模型为何使用RMSNorm代 …
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 …
【RMSNorm】RMSNorm详解 - CSDN博客
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 …
RMSNorm的原理和代码 - 知乎 - 知乎专栏
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 …
RmsNorm & RmsNormGrad-融合算子替换-NPU亲和适配优化-通 …
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 …