大模型面试-Layer normalization篇

最新推荐文章于 2025-05-04 14:30:00 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？
二、
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【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 62
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。
layernorm
数字人生
05-09 1031
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。
【大模型面试每日一题】Day 8：为什么大模型普遍使用 LayerNorm 而非 BatchNorm？二者的核心区别是什么？
2302_79932616的博客
05-04 989
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pytorch LayerNorm参数详解，计算过程
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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
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 3441
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 Normalization
哆啦咪~fo
08-01 1019
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...
【大模型八股文面试】：Layer normalization 篇.pdf
最新发布
07-04
大模型八股文面试题
【大模型面试题】Layer normalization 篇
风一样
03-13 675
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...
Layer-Normalization
qq_38343151的博客
11-19 437
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...
Layer Normalization（层规范化）
m0_47867419的博客
08-24 814
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 5174
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
Layer/batch Normalization(归一化泛讲）
Msc30839573的博客
01-16 1357
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 7307
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 7400
【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。 ...
大模型关于归一化会问的面试问题
01-20
### 大模型中的归一化常见面试问题及答案 #### 层归一化（Layer Normalization）的作用是什么？ 层归一化是一种用于稳定和加速神经网络训练的技术。其主要作用是在每一层的激活函数之前对数据进行标准化处理，从而减少内部协变量偏移现象。这有助于提高梯度传播效率并加快收敛速度[^1]。 ```python import torch.nn as nn class Model(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(Model, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size) self.ln = nn.LayerNorm(hidden_size) # Layer normalization layer def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.ln(out) # Apply layer normalization before activation function return out ``` #### 批量归一化（Batch Normalization）与层归一化有何不同？ 批量归一化是对整个批次的数据进行统计计算均值和方差来进行规范化操作；而层归一则只关注单一样本，在该样本特征维度上做同样的事情。因此BN依赖于batch size大小以及mini-batch内样本分布情况，LN则不受此影响更适用于RNN/LSTM等序列建模任务中[^2]。 #### 在大规模预训练语言模型里为什么倾向于采用层归一化而不是批量归一化？ 由于大模型通常具有非常深的架构并且可能涉及长程依赖关系捕捉的任务特性，所以更加推荐使用层归一化来替代传统的批处理方式。因为前者能够更好地保持每一步骤间的一致性和稳定性，这对于防止梯度消失/爆炸至关重要。此外，随着Transformer类结构成为主流，自注意力机制使得各位置之间相互关联紧密，此时再利用基于batch统计数据的方法反而可能导致性能下降甚至不稳定的结果出现[^3]。
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