【AI大模型面试宝典五】- 基础架构篇

简介: 【AI大模型面试宝典】深入解析归一化技术:LayerNorm、RMSNorm原理与应用,Pre-norm vs Post-norm对比,助力掌握大模型训练稳定与加速收敛核心要点。高频考点+实战解析,轻松拿下offer!点赞关注,持续更新~ #大模型面试 #归一化

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⚖️ 归一化技术

🎯 概述
归一化技术在大模型中起到稳定训练、加速收敛的关键作用。
🏗️ 归一化方法
1️⃣ LayerNorm
原理:对特征维度归一化
应用:Transformer标准配置
2️⃣ RMSNorm
原理:去除均值计算,仅使用方差
公式:
image.png

优点:计算更高效
应用:LLaMA、RWKV
3️⃣ Pre-norm vs Post-norm
Pre-norm:归一化在残差连接前
Post-norm:归一化在残差连接后
趋势:现代模型倾向Pre-norm

📊 对比分析
image.png

相关实践学习
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