【AI大模型面试宝典系列】从面试高频考点到核心原理拆解,从实战代码到避坑指南,帮你吃透大模型面试的每一个得分点!后续会逐个攻破面试核心模块:基础概念、架构细节、项目实操、行业题套路…… 每篇聚焦一个必考点,既能快速补短板,也能精准练重点 —— 想搞定大模型面试、无痛拿下offer?这系列直接码住!
您的认可将会鼓励我更高频、更高质量的完成图文输出,您的批评也将会让我的博文更精准。
所以,不要吝啬您的评价、点赞
⚖️ 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:
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