大语言模型中的归一化实现解析

大语言模型（LLM）中，归一化怎么实现的

在大语言模型（LLM）中，归一化（Normalization） 是一种核心技术，主要用于稳定模型训练过程、缓解深层网络中的“梯度消失/爆炸”问题，并让每一层的输入分布保持相对稳定，从而提升模型的收敛速度和性能。与数据预处理阶段的归一化（如将数据缩放到[0,1]）不同，LLM内部的归一化是在模型的每一层内部动态进行的，其中最常用的是 Layer Normalization（层归一化）（尤其在Transformer架构中，几乎是标配）。

silue激活函数在MLP 的active

为什么LLM需要内部归一化？

LLM（如GPT、BERT）基于Transformer架构，通常包含数十甚至数百层网络。每一层的输入是上一层的输出，而深层网络的计算容