Normalisation RMS
iaDéfinition
La normalisation RMS, ou RMSNorm (Root Mean Square Normalization), est une variante simplifiee de la normalisation de couche utilisee dans de nombreux grands modeles de langage recents comme Llama ou Mistral. Elle ne normalise les activations que par leur racine carree de la moyenne des carres, sans soustraire la moyenne comme le fait la layer normalization classique. Cette simplification repose sur l'observation empirique que le recentrage de la moyenne apporte peu de benefice a la stabilite de l'entrainement des transformeurs, alors que la mise a l'echelle par la variance en est le facteur determinant. En supprimant le calcul de la moyenne et l'un des deux parametres appris, RMSNorm reduit le nombre d'operations et de parametres, ce qui se traduit par un gain de vitesse d'entrainement et d'inference estime a environ 10 a 15 pour cent par rapport a la layer normalization, sans perte mesurable de qualite sur les taches de modelisation du langage. Cette efficacite en a fait un choix par defaut dans la conception d'architectures optimisees pour le passage a l'echelle sur des milliards de parametres, ou chaque gain marginal de calcul se traduit par des economies substantielles de cout GPU et d'energie a l'echelle d'un entrainement complet.
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