研究人员提出了一种新型归一化技术Mix-LN，以解决大语言模型（LLMs）中深层的效率问题。Mix-LN结合了预归一化（Pre-LN）和后归一化（Post-LN）的优点，分别在浅层和深层应用，以确保梯度的均匀分布，从而提升模型在预训练和微调过程中的性能。实验结果表明，Mix-LN显著优于传统的归一化方法，能够有效改善模型的表现而不增加模型规模。
参考：
https://www.nature.com/articles/s41586-024-08334-8
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研究人员提出了一种新型归一化技术Mix-LN，以解决大语言模型（LLMs）中深层的效率问题。Mix-LN结合了预归一化（Pre-LN）和后归一化（Post-LN）的优点，分别在浅层和深层应用，以确保梯度的均匀分布，从而提升模型在预训练和微调过程中的性能。实验结果表明，Mix-LN显著优于传统的归一化方法，能够有效改善模型的表现而不增加模型规模。
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