Ve čtvrtém článku o implementaci vLLM od nuly obracíme naši pozornost na další zdánlivě jednoduchou, ale zásadní komponentu architektury Traver: RMSNorm (Root Mean Square Normalization). Pojďme se nejprve podívat na to, co je to normalizace, řekněme, že jste právě dokončili závěrečnou zkoušku a vyjdou vám výsledky tří kurzů: Matematika: 120 ze 150 Angličtina: 80 ze 100 Fyzika: 160 z 200 Který kurz je nejlepší? Pokud přímo porovnáte 120, 80, 160, dojdete k nejlepšímu závěru ve fyzice. Skutečná situace je však taková, že tyto tři kurzy jsou ve skutečnosti stejně dobré. Matematika: 120/150 = 80% Angličtina: 80/100 = 80 % Fyzikální: 160/200 = 80 % To je základní myšlenka normalizace: převod dat různých rozměrů a různých rozsahů do jednotného standardu pro srovnání. Proč je třeba neuronové sítě normalizovat? Představte si, že hrajete hru na zasílání zpráv. První osoba řekla "Mám rád jablka", a když přešla do desáté osoby, stalo se z toho "Mám rád ananas". To je problém, kterému čelí hluboké neuronové sítě. Každá vrstva sítě provádí určité výpočty na vstupu a poté předává výsledky další vrstvě. Problém je v tom, že s přibývajícím počtem vrstev se tyto hodnoty stávají stále nekontrolovatelnějšími – buď explodují, nebo mizí beze stopy. Podobně jako při hře se zprávami dochází během přenosu k postupnému zkreslení informací. Přidáním normalizační vrstvy do modelu lze snížit pravděpodobnost exploze nebo zmizení gradientu a proces trénování modelu se stane stabilnějším. Technologie normalizace se vyvinula z BatchNorm na LayerNorm a nakonec na RMSNorm, která se stala standardní konfigurací pro velké modely. Můj článek vás zavede do historie vývoje normalizačních technologií, pokud vás to zajímá, můžete se podívat na původní článek.