Llama 美洲鸵（大羊驼）改进之一：均方层归一化RMSNorm

9月前作者：AI生成式曾小健2 分类：Toy博客阅读(35) 违法举报

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	Layer Normalization (LayerNorm)	Root Mean Square Layer Normalization (RMSNorm)
原理	对特征张量按照某一维度或某几个维度进行0均值，1方差的归一化操作 LayerNorm 是一种标准化方法，它计算一个样本的均值和方差，然后使用这些来对样本进行归一化。这种方法是独立于批量大小的，使得模型更加稳定。	RMSNorm是对LayerNorm的一个改进，没有做re-center操作（移除了其中的均值项），可以看作LayerNorm在均值为0时的一个特例。论文通过实验证明，re-center操作不重要。 RMSNorm 也是一种标准化方法，但与 LayerNorm 不同，它不是使用整个样本的均值和方差，而是使用平方根的均值来归一化，这样做可以降低噪声的影响。
公式
公式解释	这里的x可以理解为张量中具体某一维度的所有元素，比如对于 shape 为 (2,2,4) 的张量 input，若指定归一化的操作为第三个维度，则会对第三个维度中的四个张量（2,2,1），各进行上述的一次计算	这里的 ai与Layer Norm中的 x 等价，作者认为这种模式在简化了Layer Norm的同时，可以在各个模型上减少约 7%∼64% 的计算时间

文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-522641.html

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