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Layernormalization篇
来自：AiGC面试宝典
2023年09月29日12:37
Layernormalization-方法篇
一、LayerNorm篇
1.1LayerNorm的计算公式写一下？
二、RMSNorm篇（均方根Norm）
2.1RMSNorm的计算公式写一下？
2.2RMSNorm相比于LayerNorm有什么特点？
RMSNorm简化了LayerNorm，去除掉计算均值进行平移的部分。
对比LN，RMSNorm的计算速度更快。效果基本相当，甚至略有提升。
三、DeepNorm篇
3.1DeepNorm思路？
DeepNorm方法在执行LayerNorm之前，up-scale了残差连接(alpha1)；另外，在初始化阶段down-scale了模
型参数(beta1)。
3.2写一下DeepNorm代码实现？
DeepNorm有什么优点？
DeepNorm可以缓解爆炸式模型更新的问题，把模型更新限制在常数，使得模型训练过程更稳定。
Layernormalization-位置篇
1LN在LLMs中的不同位置有什么区别么？如果有，能介绍一下区别么？
回答：有，LN在LLMs位置有以下几种：
1.PostLN：
a.位置：layernorm在残差链接之后
b.缺点：PostLN在深层的梯度范式逐渐增大，导致使用post-LN的深层transformer容易出现训练不稳
定的问题
2.Pre-LN：
a.位置：layernorm在残差链接中
b.优点：相比于Post-LN，PreLN在深层的梯度范式近似相等，所以使用Pre-LN的深层transformer训
练更稳定，可以缓解训练不稳定问题
c.缺点：相比于Post-LN，Pre-LN的模型效果略差
3.Sandwich-LN：
a.位置：在pre-LN的基础上，额外插入了一个layernorm
b.优点：Cogview用来避免值爆炸的问题
c.缺点：训练不稳定，可能会导致训练崩溃。
Layernormalization对比篇
LLMs各模型分别用了哪种Layernormalization？
BLOOM在embedding层后添加layernormalization，有利于提升训练稳定性:但可能会带来很大的性能损失
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