归一化分析3

当前主流大模型在归一化方案的选择上，RMSNorm 已成为绝对的主流，而 LayerNorm 因其经典和稳定仍在部分模型中使用。DeepNorm 等更复杂的方案则主要针对超深层模型等特定场景。

为了让你快速把握全局，下表对比了这三种方案在主流大模型中的应用情况和核心特点。

归一化方案	核心特点	代表模型	现状与趋势
RMSNorm	计算高效，去除了均值中心化，训练速度快，性能与LayerNorm相当甚至更优。	LLaMA系列、DeepSeek系列、Gemma系列、Chinchilla等。	当前绝对主流。因其在效率和稳定性上的优异平衡，被绝大多数新发布的大模型采用。
LayerNorm	经典方案，经过充分验证，稳定性高。计算上比RMSNorm稍复杂。	GPT系列、BLOOM、Pythia等。	经典但非主流。多出现在早期或部分遵循原始Transformer设计的模型中，新模型较少采用。
DeepNorm	专为超深层模型设计，通过引入缩放因子增强训练稳定性，防止梯度问题。	GLM-130B。	特定场景的解决方案。主要用于训练极深（如千层以上）的模型，并非通用选择。

💡 主流选择：为何是RMSNorm？

RMSNorm 成为主流并非偶然，其主要优势在于效率和效果的完美平衡：

• 计算更简单，训练更快：与 LayerNorm 需要计算均值和方差不同，RMSNorm 仅使用均方根进行缩放，去除了对均值进行中心化的步骤。这减少了计算量，在大规模训练中能显著提升速度。
• 性能不打折：尽管计算简化了，但实践表明，RMSNorm 在模型性能上通常与 LayerNorm 相当，甚至在许多任务中表现更优。这种“少即是多”的特性使其极具吸引力。

🔄 归一化的位置：Pre-Norm成为标配

除了归一化方案的类型，其在Transformer块中的放置位置也至关重要。目前，Pre-Norm（层前归一化） 已成为几乎所有主流大模型的标准配置。

• Pre-Norm：指在进入注意力层或前馈网络层之前先进行归一化操作。
• 优势：这种结构能带来更稳定的梯度流，使得深层模型更容易训练，即使在不用学习率预热的情况下也能良好收敛，极大地提升了训练稳定性。

💎 总结

总而言之，当前大模型在归一化技术上的选择呈现出高度的一致性：以计算高效、性能优异的 RMSNorm 为核心方案，并普遍采用 Pre-Norm 的放置位置来确保训练稳定性。这套组合拳已成为现代大模型架构事实上的标准。

希望这份梳理能帮助你清晰地了解当前的技术格局。如果你对某个特定模型的归一化细节或这些技术背后的数学原理感兴趣，我们可以继续深入探讨。