Layer Normalization и Residual Connections

Нормализация и остаточные соединения — два ключевых приёма для стабильного обучения глубоких трансформеров.

Batch Normalization vs Layer Normalization

[TODO: Разница, почему в трансформерах используется Layer Norm]

Pre-Norm vs Post-Norm

[TODO: Порядок нормализации, влияние на стабильность обучения]

Residual Connections (Skip Connections)

[TODO: Остаточные соединения,なぜ они решают проблему затухающих градиентов]

RMSNorm в современных моделях

[TODO: Root Mean Square Normalization, Llama и другие модели]

Проверьте себя

[TODO: 2-3 вопроса для самопроверки]

Дополнительные ресурсы

[TODO: Ссылки на материалы для углублённого изучения]