RMSNorm(root mean square)发现LayerNorm的中心偏移没什么用(减去均值等操作)。将其去掉之后,效果几乎不变,但是速度提升了40%。最终公式为:
注意除了没有减均值,加偏置以外,分母上求的RMS而不是方差。
LLaMA在 Attention Layer和MLP的输入上使用了RMSNorm,相比在输出上使用,训练会更加稳定。
RMSNorm(root mean square)发现LayerNorm的中心偏移没什么用(减去均值等操作)。将其去掉之后,效果几乎不变,但是速度提升了40%。最终公式为:
注意除了没有减均值,加偏置以外,分母上求的RMS而不是方差。
LLaMA在 Attention Layer和MLP的输入上使用了RMSNorm,相比在输出上使用,训练会更加稳定。