【Transformer 与注意力机制】25|Layer Normalization:为什么 Transformer 用 LN,不用 BN
从公式到工程把 LayerNorm 讲清楚:它在每个 token 内部如何做归一化,为什么比 BatchNorm 更适合变长序列和自回归训练,post-LN 与 pre-LN 对梯度路径有什么影响,RMSNorm 又为什么会在现代大模型里大量替代标准 LN。
Linux 内核、存储与网络、可观测性、系统架构与大模型基础设施的工程笔记:机制拆解、踩坑复盘与可核对证据,少空谈。
共 1 篇文章 · 返回首页
从公式到工程把 LayerNorm 讲清楚:它在每个 token 内部如何做归一化,为什么比 BatchNorm 更适合变长序列和自回归训练,post-LN 与 pre-LN 对梯度路径有什么影响,RMSNorm 又为什么会在现代大模型里大量替代标准 LN。