一篇新的研究论文探讨了归一化放置在 Transformer 模型中的影响，特别比较了“预归一化”和“后归一化”技术。虽然预归一化是全深度模型联合训练的标准方法，但研究发现，在通过课程学习引入深度时，后归一化表现更好，尤其是在蒸馏任务中。这表明归一化放置和训练课程是耦合的设计选择，应一起考虑。 AI
影响 提出了可能提高 LLM 性能和效率的新训练方法。
排序理由 学术论文发表在 arXiv 上，详细介绍了新颖的研究发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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