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4.4逐层归一化与残差链接在LLM中的应用

在LLM中，残差链接和逐层归一化是两种重要的技术，它们有助于提高模型的训练效果和性能。4.4.1逐层归一化在LLM中的应用逐层归一化是一种在每一层中对激活进行归一化的技术，与批量归一化相比，它不依赖于小批量数据的大小，因此在动态批量大小或者在某些情况下更为适用。在LLM中的应用主要包括如下。1.稳定训练过程通过归一化每层的激活，逐层归一化有助于减少内部协变量偏移，从而使得训练过程更加稳定。 2.提高学习效率归一化可以加速神经网络的训练，因为它限制了激活值的范围，使得优化算法可以更快地收敛。3.适应不同数据大小由于逐层归一化不依赖