训练过程为什么需要Mask机制？两个原因。1.屏蔽未来信息，防止未来帧参与训练。2.处理不同长度的序列，在批处理时对较短的序列进行填充（padding），并确保这些填充不会影响到模型的输出。mask机制如何实现？1.屏蔽未来信息的Mask：在自注意力层中，通过构造一个上三角矩阵（对于解码器），其

LayerNormalization（层归一化）是一种用于深度学习神经网络的归一化方法，它通过对神经元的输入进行归一化，使每一层的输入保持稳定，从而减缓梯度消失或梯度爆炸问题。与批量归一化（BatchNormalization）不同，LayerNorm不依赖于mini-batch，而是对每一个样本的每一层神经元进行归一

BatchNorm&LayerNorm目录BatchNorm&LayerNormBatchNorm过程LayerNormNormalization作用：1.缓解内部协变量偏移。在深度神经网络中，随着网络层数的加深，每一层的参数更新都可能导致后续层的输入分布发生变化，这种现象被称为内部协变量偏移（InternalCovariateShift,ICS）。ICS

论文提出了包括渐进重参数化批归一化和简化线性注意力在内的新策略，以获取高效的Transformer架构。在训练过程中逐步将LayerNorm替换为重参数化批归一化，以实现无损准确率，同时在推理阶段利用BatchNorm的高效优势。此外，论文设计了一种简化的线性注意力机制，其在计算成本较低的情况下

以VisionTransformer(ViT)的发现为先导的基于transformer的架构在计算机视觉领域引发了一场革命。对于广泛的应用,ViT及其各种变体已经有效地挑战了卷积神经网络(CNN)作为最先进架构的地位。尽管取得了一些成功,但是ViT需要更长的训练时间,并且对于小型到中型输入数据大小,推理

一、LayerNorm1.1介绍LayerNorm（LayerNormalization）是2016年提出的，随着Transformer等模型的大规模推广，LayerNorm出现频率也随之越来越高。其大体思想类似于BatchNorm，对输入的每个样本进行归一化处理，具体就是计算每个输入的均值和方差，归一化到均值为0，方差为1，另外还会学习\(\mat

 1.大模型对运维的要求也是相对严格特别是光模块对环境的要求相对严格。2.大模型训练的影响因素分布式训练切法：Tensor模型并行：pipeline并行，数据并行。和称PTD并行。alltoall专家并行（华为优化方案分层分级）补充QKV以及LayerNorm深入理解NLP中LayerNorm的原理以及LN的代码详

Transformer：这个模型架构就是摒弃了所有的循环结构，完全依赖于注意力机制对源语言序列和目标语言序列全局依赖的建模对于循环神经网络来说，上下文的语义依赖是通过维护循环单元中的隐状态实现的。在编码过程中，每一个时间步的输入建模都涉及到对隐藏状态的修改。随着序列长度的增加，

LayerNormalization（层归一化）和BatchNormalization（批量归一化）都是深度学习中常用的归一化技术，用于加速训练过程和改善模型性能。它们的主要区别在于归一化的方式和应用的场景。BatchNormalization（批量归一化）：归一化方式：BatchNormalization对每个特征在小批量数据上进行归一

Pretitle:Small-scaleproxiesforlarge-scaleTransformertraininginstabilitiessource:ICLR2024paper:https://arxiv.org/abs/2309.14322code:ref:小尺度Transformer如何ScaleIdea这篇文章想通过小模型来研究大模型（Transformer）训练不稳定的原因Method（Model）图

​​​​​​​目录一、引言二、模型简介2.1GLM4-9B 模型概述2.2GLM4-9B 模型架构三、模型推理3.1GLM4-9B-Chat语言模型3.1.1 model.generate 3.1.2 model.chat3.2GLM-4V-9B多模态模型3.2.1多模态模型概述3.2.2 多模态模型实践四、总结 一、引言

大模型中的归一化主要是为了解决LLM训练不稳定的问题LLM中归一化方法可以按照归一化方法来分，主要分为LayerNorm，BatchNorm，RMSNorm以及DeepNorm按照归一化位置来分类，包括postNorm和preNorm1.BatchNormBatchNorm主要对数据的一定的特征维度在batch数据中进行归一，一般来说应用

建议直接看参考的知乎链接，我这是一坨1.encorder\[\mathrm{LayerNorm}\big(X+\mathrm{MultiHeadAttention}(X)\big)\]\[\mathrm{LayerNorm}\big(X+\mathrm{Feed}\mathrm{Forward}(X)\big)\]\[\mathrm{FeedForward}(X)=\max(0,XW_1+b_1)W_2+b_2\]做layernorm而不是batchnor

个人学习使用，侵权删参考来源：为什么Transformer要用LayerNorm为什么Transformer模型使用layernorm而不是batchnormtransformer为什么使用layernormalization，而不是其他的归一化方法？

来源：Llama美洲鸵（大羊驼）改进之一：均方层归一化RMSNorm-CSDN博客 

LayerNorm等其他归一化目录LayerNorm等其他归一化总览BatchNormLayerNorm计算过程LN优缺点用法上的差异transformer为什么使用layernormInstanceNorma,INGroupNorma,GNBNLNINGN的区别参考资料：总览BatchNorm：沿batch方向上，对(N、H、W)做归一化，保留通道C的维度