Transformer细节（十）——如何在Transformer中设计自适应归一化层adaLN

        在Transformer模型中设计自适应层归一化（adaLN）可以增强模型的适应性和表现。Transformer中的层归一化（Layer Normalization, LN）通常用于规范化输入特征，使得模型训练更加稳定。自适应层归一化通过自适应地生成归一化参数（即缩放参数\(\gamma\)和偏移参数\(\beta\)），进一步提升模型的适应性。

        关于自适应层归一化adaLN，参考博客详解自适应层归一化adaLN-优快云博客

一、设计思路

在Transformer模型中，层归一化通常放在以下两个位置：

1. 多头自注意力机制之后：对注意力机制的输出进行归一化。
2. 前馈神经网络之后：对前馈网络的输出进行归一化。

二、具体步骤

1. 定义自适应层归一化模：

使用子网络或简单的全连接层生成自适应的\(\gamma\)和\(\beta\)参数。
利用这些参数进行标准的层归一化操作。

2. 将自适应层归一化集成到Transformer模型中

替换原始Transformer模型中的层归一化模块。

三、实现代码

以下是基于PyTorch的一个示例代码，演示如何在Transformer中实现自适应层归一化