研究者讨论用行范数控制大模型激活值
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研究者讨论用行范数控制大模型激活值
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AI 综述
研究者 YouJiacheng 认为，对大语言模型权重实施行归一化（row norm）是更合适的方案：在 SwiGLU 逐元素相乘前，先约束 pre-activation hidden 的无穷范数，进而控制乘积后的 RMS，避免激活值因规模过大而影响训练。 其相关实验还观察到，每个神经元对应的范数几乎恰好为 1，为 weight normalization 能将相关范数控制在 1 附近提供了支持；不过，这一结论来自 YouJiacheng 的分析及实验观察。
AI 根据报道生成 · 14 分钟前更新
最新进展11月13日 16:36
研究者热议 LLM 训练中的 row norm：控制 pre-activation ∞ 范数报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月13日
- AGI Hunt研究者热议 LLM 训练中的 row norm：控制 pre-activation ∞ 范数
研究者 YouJiacheng 认为，LLM 训练中的 row norm（权重归一化）是正确方案，因为 SwiGLU 的逐元素相乘需先控制 pre-activation hidden 的 ∞ 范数，进而控制 post-activation hidden 的 RMS。相关实验观察显示，每个神经元对应的范数几乎恰好为 1，为 weight normalization 的效果提供了支持。
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