大模型面试-Layer normalization篇

最新推荐文章于 2025-03-13 16:53:03 发布
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分类专栏： 大模型面试面经 文章标签： 大模型
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1. Layer Norm 的计算公式写一下？

2. RMS Norm 的计算公式写一下？

3. RMS Norm 相比于 Layer Norm 有什么特点？

4. Deep Norm 思路？

5. 写一下 Deep Norm 代码实现？

6.Deep Norm 有什么优点？

7.LN 在 LLMs 中的不同位置 有什么区别么？如果有，能介绍一下区别么？

8. LLMs 各模型分别用了 哪种 Layer normalization？

 

一、 Layer Norm 篇
1.1 Layer Norm 的计算公式写一下？
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layernorm
数字人生
05-09 997
LayerNorm最初由Ba等人于2016年提出，并被Vaswani等人在其著名的《Attention is All You Need》论文中引入到Transformer模型中。GPT-2采用了相同的架构，但将LayerNorm的位置移动到了现在被称为预归一化版本的位置，即在Transformer的每个块的第一层进行归一化，这有助于提高训练稳定性。
【AI Guide】AI面试攻略只用看这一篇就够了！力争做全网最全的AI面试攻略——大模型（二十一）Layer Normalization
AI科研社
03-05 60
具体来说，Layer Normalization 对每个样本的每一行进行独立的标准化，而不像批归一化（Batch Normalization）那样在整个批次上计算均值和方差。Layer Normalization 的主要目标是使每个神经网络层的输入具有零均值和单位方差，从而提高训练的稳定性，并加速收敛。这样，每个样本都会独立进行标准化和变换，按行进行处理，不同样本之间的归一化过程是独立的。对每个样本的特征（即每一层的输出）进行归一化，计算该样本在特征维度上的均值和方差。是每个样本的特征维度。
算法面试准备 - 手撕系列第四期 - LayerNorm
m0_62030579的博客
01-16 1583
算法面试准备 - 手撕系列第四期 - LayerNorm
Layer Normalization
哆啦咪~fo
08-01 1012
在学习Layer Normalization之前建议大家先自行学习Batch Normalization. 鉴于BN存在一些问题，LayerNormalzation才得以提出,并且LayerNormalization可以直接应用于recurrent neural networks，并且也解决了BN当batch size=1不能进行在线学习，在线预测的问题。 layer normalizatio...
pytorch LayerNorm参数详解，计算过程
热门推荐
weixin_39228381的博客
08-11 9万+
说明 LayerNorm中不会像BatchNorm那样跟踪统计全局的均值方差，因此train()和eval()对LayerNorm没有影响。 LayerNorm参数 torch.nn.LayerNorm( normalized_shape: Union[int, List[int], torch.Size], eps: float = 1e-05, elementwise_affine: bool = True) normalized_shape
Layer-Normalization
qq_38343151的博客
11-19 434
Normalization有很多种，但是它们都有一个共同的目的，那就是把输入转化成均值为0方差为1的数据。我们在把数据送入激活函数之前进行normalization（归一化），因为我们不希望输入数据落在激活函数的饱和区。 LN的操作类似于将BN做了一个“转置”，对同一层网络的输出做一个标准化。注意，同一层的输出是单个图片的输出，比如对于一个batch为32的神经网络训练，会有32个均值和方差被得...
【大模型面试题】Layer normalization 篇
风一样
03-13 660
Deep Norm方法在执行Layer Norm之前，up-scale了残差连接 (alpha>1)；RMS Norm简化了Layer Norm，去除掉计算均值进行平移的部分。对比LN，RMS Norm的计算速度更快。BLOOM在embedding层后添加layer normalization，有利于提升训练稳定性，但可能会带来很大的性能损失。Deep Norm可以缓解爆炸式模型更新的问题，把模型更新限制在常数，使得模型训练过程更稳定。2.2 RMS Norm相比于Layer Norm有什么特点?
精品推荐-2024超全的大模型技术面试资料汇总（45份）.zip
12-02
17-大模型（LLMs）RAG 版面分析——表格识别方法篇 18-大模型（LLMs）RAG 版面分析——文本分块面 19-大模型外挂知识库优化——如何利用大模型辅助召回？ 2-Layer normalization 篇 20-大模型外挂知识库优化——负...
面试推荐-2024年超全的大模型技术面试题汇总（200多份）.zip
01-12
17-大模型（LLMs）RAG 版面分析——表格识别方法篇.pdf 18-大模型（LLMs）RAG 版面分析——文本分块面.pdf 19-大模型外挂知识库优化——如何利用大模型辅助召回？.pdf 2-Layer normalization 篇.pdf 20-大模型外挂...
Layer Normalization（层规范化）
m0_47867419的博客
08-24 771
训练深度神经网络需要大量的计算，减少计算时间的一个有效方法是规范化神经元的活动，例如批量规范化（batch normalization）技术，然而，批量规范化对小批量大小（batch size）敏感并且无法直接应用到中（recurrent neural networks），为了解决上述问题，层规范化（Layer Normalization）被提出，不仅能直接应用到RNN，还能显著减少训练时间。
Layer Normalization是什么
weixin_51176105的博客
12-02 5097
层规范化（Layer Normalization）是一种在深度学习中常用的规范化技术，由 Jimmy Lei Ba 和 Jamie Ryan Kiros 等人于 2016 年提出。它的主要目的是帮助神经网络更快、更稳定地收敛。层规范化与其它规范化技术，如批量规范化（Batch Normalization）和组规范化（Group Normalization），有着相似的目的，但操作方式略有不同。：层规范化在单个样本的层级上进行操作，而非在批量（Batch）的层级。
层标准化详解（Layer Normalization）
十里清风
05-17 5万+
层标准化可以很有效地稳定动态神经网络的隐藏状态。 训练和测试处理方式一致； 为什么Batch Normaization难以应用于RNNs？ Batch Normalization使用mini-batch的均值和标准差对深度神经网络的隐藏层输入附加标准化操作，可有效地提升训练速度。对于前向神经网络应用Batch Norm，使用简单SGD优化器，训练速度也能有较大提升。 BN的效果受制于batch的大小，小batch未必能取得预期效果； 对于前向神经网络可以很直接地应用BN，因为其每一层具有固定的神经
深度学习模型组件-LayerNorm-层归一化（Layer Normalization, LayerNorm）
一名从Java开发工程师转型的人工智能研究生，致力于图像修复和图像超分领域的探索与研究。通过博客分享个人的学习心得、研究成果以及在人工智能应用中的实际经验，欢迎与同行交流。
03-05 2741
层归一化（Layer Normalization，简称 LayerNorm）是一种用于深度学习的归一化技术，由 Ba, Kiros, and Hinton在 2016 年提出。它的主要目的是解决批归一化（Batch Normalization, BN）在小批量（mini-batch）训练或循环神经网络（RNN）中的局限性。
Layer/batch Normalization(归一化泛讲）
Msc30839573的博客
01-16 1334
五种归一化，在这里我们讨论前两种。
【机器学习】层归一化（Layer Normalization）
fzy2003的博客
09-12 7114
Layer Normalization 是一种神经网络归一化方法，通过对每层神经元的激活值进行归一化，解决梯度消失和梯度爆炸问题。不同于批量归一化，LayerNorm 针对每个样本的每层神经元操作，适用于深层网络和小批量训练。它通过计算均值和标准差将激活值归一化，并使用可学习的参数进行缩放与偏移。通过对比带有 sigmoid 激活函数的深层网络，展示了 LayerNorm 如何在前向传播时保持激活值在合理范围内，避免梯度在反向传播时逐层衰减，有效缓解梯度消失问题。
【深度学习】Layer Normalization
littlemichelle
12-06 7273
【深度学习】Batch Normalization_littlemichelle-优快云博客 与BN的原理一致，只是归一化的对象不同。 目录 Normalization Batch Normalization Batch Normalization的优势、劣势 Layer Normalization CNN为什么要用BN， RNN为何要用layer Norm？ - 子不语的回答 - 知乎 Normalization 不管是Batch Normalization还是Layer Norm
Layer Normalization(LN) 层标准化 (为什么Transformer用LN)(手写手动实现LN)
hxxjxw的博客
09-07 1万+
CNN用BN, RNN用LN BN并不适用于RNN等动态网络和batchsize较小的时候效果不好。Layer Normalization（LN）的提出有效的解决BN的这两个问题。LN和BN不同点是归一化的维度是互相垂直的 时序特征并不能用Batch Normalization，因为一个batch中的序列有长有短。 此外，BN 的一个缺点是需要较大的 batchsize 才能合理估训练数据的均值和方差，这导致内存很可能不够用，同时它也很难应用在训练数据长度不同的 RNN 模型上。 ...
【技术面问题 - 算法工程师】 2025/3/25 16:21 技术面问题 - 算法工程师（AI方向） 1、Transformer 的核心机制是？Attention 是怎么运作的？ 2、BERT 与 GPT 的区别？各自适合的场景？ 3、深度学习模型训练中，什么是梯度爆炸/梯度消失？怎么解决？ 4、Batch Normalization 和 Layer Normalization 有何不同？ 5、模型部署时如何做模型压缩和加速？（如量化、剪枝、TensorRT） 6、什么是过拟合？如何用正则化、Dropout 等方式防止？ 7、你如何选择分类模型？比如逻辑回归、SVM、XGBoost、神经网络。 8、自然语言处理中，常见的文本表示方法有哪些？如 TF-IDF、Word2Vec、BERT Embedding。 9、大模型训练中 optimizer（Adam、SGD、Adagrad 等）如何选择？ 10、请描述一次完整的机器学习项目流程，从数据预处理到模型上线。
最新发布
04-22
3. **知识蒸馏**：用大模型（教师）训练小模型（学生）。 4. **轻量化架构**：如MobileNet、EfficientNet。 --- ## 六、防止过拟合的方法 1. **正则化**：L1（稀疏性）、L2（权重衰减），例如损失函数添加$\lambda...
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