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news 2025/7/27 17:57:25

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Layer Normalization（LN）是一种在深度学习中用于稳定和加速神经网络训练的归一化技术。它通过对单个样本的所有激活进行归一化来工作，与Batch Normalization（BN）不同，BN是对一个mini-batch中的所有样本的激活进行归一化。LN的计算是在单个样本的特征维度上进行的，这意味着它不依赖于batch size，因此它特别适用于那些难以使用BN的场景，比如在循环神经网络（RNN）和变换器（Transformer）模型中，以及在处理不同长度的序列时。

LN的工作原理是，对于网络中的每一层，它都会计算该层所有激活的均值和方差，然后使用这些统计量来归一化激活，使得每个激活的分布更加稳定。这样做有助于减少内部协变量偏移（Internal Covariate Shift），即网络中某一层的输入分布随着网络参数的变化而变化，这可能导致训练过程变得困难。通过归一化，LN有助于保持网络中每一层的激活分布相对稳定，从而加速训练过程并提高模型性能。

LN在Transformer模型中尤其重要，因为它允许模型在处理不同长度的序列时保持稳定，这是BN难以做到的。此外，LN在训练和测试时执行相同的计算，这与BN不同，BN在训练时使用mini-batch的统计量，而在测试时使用运行时的统计量。LN的这些特性使其在自然语言处理（NLP）任务中非常有效，特别是在处理长序列时。

在大型语言模型（LLMs）中，Layer Normalization（LN）可以放置在不同的位置上，这些不同的位置对模型的训练和性能有不同的影响。以下是LN在LLMs中的几种不同位置及其区别：

Post LN（后层归一化）：
- 位置：Layer Norm位于残差连接之后。
- 缺点：在深层的Transformer中，后层归一化可能导致梯度范数逐渐增大，从而使得深层模型训练不稳定。
Pre LN（前层归一化）：
- 位置：Layer Norm位于残差连接之前。
- 优点：相比于后层归一化，前层归一化在深层的梯度范数近似相等，使得深层Transformer的训练更稳定，有助于缓解训练不稳定的问题。
- 缺点：相比于后层归一化，前层归一化的模型效果略差。
Sandwich LN（三明治层归一化）：
- 位置：在前层归一化的基础上，额外插入了一个Layer Norm。
- 优点：某些模型（如Cogview）使用这种结构来避免值爆炸的问题。
- 缺点：可能会导致训练不稳定，甚至训练崩溃。

Layer Normalization的位置选择对模型的训练动态和最终性能有显著影响。不同的模型架构和应用场景可能需要不同的Layer Normalization策略来优化性能。例如，BLOOM模型在embedding层后添加Layer Normalization，这有利于提升训练稳定性，但可能会带来性能损失。选择哪种Layer Normalization的放置方式，通常取决于模型的设计和特定的应用需求。