大模型算法岗面试题系列（八）| GPT3、LLAMA、ChatGLM 的 Layer Normalizat ...

一、GPT-3的Post-Layer Normalization

1）实现细节：GPT-3在每个子层（比方Transformer中的多头自注意力层和前馈网络层）的输出后应用层归一化。这种布局通常被称为Post-Layer Normalization。
2）长处：

• 练习稳定性：通过在每个子层后举行归一化，有助于控制不同层输出的方差，减少练习过程中的不稳定性。
  
• 性能提拔：有助于加快收敛，由于归一化后的输入对于后续层来说更加稳定。
  
• 并行化优势：由于归一化是在子层盘算之后举行的，这使得模型可以更容易地在多GPU情况中并行化。
  

3）缺点：

• 泛化能力：后标准化大概会限制模型捕捉到输入数据的原始分布特性，从而影响泛化能力。
  

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二、LLaMA的Pre-Layer Normalization

1）实现细节：LLaMA在每个子层的盘算之进步行层归一化，即输入数据起首被归一化，然后送入子层举行处理。
2）长处：

• 泛化能力：由于模型起首看到的是归一化后的输入，这有助于模型更好地学习数据的内在分布，从而进步泛化能力。
  
• 鲁棒性：归一化可以减少输入数据的极端值对模型的影响，进步模型对噪声的鲁棒性。
  
• 梯度活动：前标准化有助于改善深层网络中的梯度活动问题。
  

3）缺点：

• 练习挑战：由于输入数据起首被归一化，这大概会使得练习过程变得更加困难，由于归一化大概会掩饰数据的一些重要特征。
  
• 盘算资源：前标准化大概需要更多的盘算资源来处理归一化操作。
  

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三、ChatGLM的Post-Layer Normalization

1）实现细节：ChatGLM采用了与GPT-3类似的后标准化布局，即在每个子层的输出之后举行层归一化。
2）长处：

• 稳定性和性能：与GPT-3相似，后标准化有助于进步模型的稳定性和性能。
  
• 易于实现：后标准化布局相对容易实现，由于它遵照了传统的层处理流程。
  

3）缺点：

• 泛化和机动性：与GPT-3相似，大概需要额外的技术来确保模型的泛化能力和机动性。
  

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四、综合分析

• GPT-3和ChatGLM：两者都采用了后标准化，这有助于进步模型的练习稳定性和性能，但大概需要额外的策略来优化模型的泛化能力。
  
• LLaMA：采用前标准化，大概在进步泛化能力和鲁棒性方面有优势，但大概需要更精细的练习策略来处理梯度活动的问题。
  

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文末

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