Некоторые преимущества Root Mean Square Layer Normalization (RMSNorm) перед другими методами нормализации:

• Высокая вычислительная эффективность. 2 В отличие от LayerNorm, где нужно вычислять и среднее значение, и дисперсию, RMSNorm требует только расчёта корня из среднего квадрата, что снижает вычислительные затраты. 2
• Стабильность обучения. 2 Нормализация входных данных улучшает стабильность обучения модели, позволяя ей обучаться даже с большими скоростями обучения. 2
• Оптимизация ресурсов. 2 Снижение вычислительных затрат помогает развертывать модели в условиях ограниченных ресурсов, улучшая эффективность обучения и вывода. 2
• Возможность адаптации скорости обучения. 5 RMSNorm регулирует скорость обучения на основе значения корня из среднего квадрата входных данных, что способствует стабильной тренировке и более быстрой конвергенции, особенно в рекуррентных нейронных сетях (RNNs). 5