Nella quarta parte della serie "Realizzare vLLM da zero", ci concentriamo su un altro componente apparentemente semplice ma cruciale dell'architettura Transformer: RMSNorm (Normalizzazione della radice quadrata media). Iniziamo a vedere cos'è la normalizzazione. Immagina di aver appena sostenuto l'esame finale e di aver ricevuto i voti di tre materie: Matematica: 120 punti (su 150) Inglese: 80 punti (su 100) Fisica: 160 punti (su 200) Qual è la materia in cui hai ottenuto il punteggio migliore? Se confronti direttamente 120, 80 e 160, arriverai alla conclusione che la fisica è la migliore. Ma la realtà è che hai ottenuto lo stesso punteggio in tutte e tre le materie. Matematica: 120/150 = 80% Inglese: 80/100 = 80% Fisica: 160/200 = 80% Questo è il concetto fondamentale della normalizzazione: convertire dati di dimensioni e intervalli diversi in uno standard uniforme per il confronto. Perché le reti neurali hanno bisogno di normalizzazione? Immagina di giocare a un gioco di passaparola. La prima persona dice "Mi piacciono le mele", e quando arriva alla decima persona diventa "Mi piacciono gli ananas". Questo è il problema che affrontano le reti neurali profonde. Ogni strato della rete esegue alcuni calcoli sull'input e poi passa il risultato allo strato successivo. Il problema è che, con l'aumentare del numero di strati, questi valori diventano sempre più incontrollabili: o crescono in modo esplosivo o svaniscono nel nulla. Proprio come nel gioco di passaparola, le informazioni si distorcono durante il passaggio. Aggiungere uno strato di normalizzazione al modello può ridurre la probabilità di esplosione o scomparsa del gradiente, rendendo il processo di addestramento del modello più stabile. La tecnologia di normalizzazione è evoluta da BatchNorm a LayerNorm, fino a diventare RMSNorm, diventando uno standard per i grandi modelli. Il mio articolo guiderà i lettori attraverso la storia dell'evoluzione della tecnologia di normalizzazione; chi è interessato può consultare il testo originale.