În cel de-al patrulea articol despre implementarea vLLM-urilor de la zero, ne îndreptăm atenția către o altă componentă aparent simplă, dar crucială a arhitecturii Transformer: RMSNorm (Root Mean Square Normalization). Să aruncăm mai întâi o privire la ce este normalizarea, să presupunem că tocmai ați terminat examenul final și apar rezultatele celor trei cursuri: Matematică: 120 din 150 Engleză: 80 din 100 Fizică: 160 din 200 Care curs este cel mai bun? Dacă comparați direct 120, 80, 160, veți ajunge la cea mai bună concluzie în fizică. Dar situația reală este că cele trei cursuri sunt de fapt la fel de bune. Matematică: 120/150 = 80% Engleză: 80/100 = 80% Fizic: 160/200 = 80% Aceasta este ideea de bază a normalizării: conversia datelor de diferite dimensiuni și intervale diferite într-un standard unificat pentru comparație. De ce trebuie normalizate rețelele neuronale? Imaginați-vă că jucați un joc de mesagerie. Prima persoană a spus "Îmi plac merele", iar când a trecut la persoana a zecea, a devenit "Îmi place ananasul". Aceasta este problema cu care se confruntă rețelele neuronale profunde. Fiecare strat al rețelei face niște calcule pe intrare și apoi transmite rezultatele la următorul strat. Problema este că, pe măsură ce numărul de straturi crește, aceste valori devin din ce în ce mai incontrolabile - fie explodează, fie dispar fără urmă. Ca un joc de mesagerie, informațiile sunt distorsionate treptat în timpul transmiterii. Adăugarea unui strat de normalizare la model poate reduce probabilitatea de explozie sau dispariție a gradientului, iar procesul de antrenament al modelului devine mai stabil. Tehnologia de normalizare a evoluat de la BatchNorm la LayerNorm și în cele din urmă la RMSNorm, devenind configurația standard pentru modelele mari. Articolul meu vă va duce în istoria evoluției tehnologiei de normalizare, dacă sunteți interesați, puteți verifica articolul original.