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引言：大模型训练中的归一化需求

随着人工智能技术的快速发展，**大模型（Large Language Models, LLMs）**的规模与能力都呈爆发式增长。诸如GPT-4、BERT、PaLM等模型参数量从最初的百万级到如今的千亿、万亿级别，训练难度和效率问题日益显著。在超大模型的训练过程中，梯度消失或爆炸、训练不收敛、收敛速度缓慢等问题更加突出。归一化（Normalization）技术作为深度学习中一项重要的训练技巧，被证明能够显著改善神经网络的训练稳定性和效率。归一化通过对激活值或权重进行标准化处理，减弱了层间输入分布的变化（所谓“内部协变量偏移”），并对梯度传播和参数更新过程产生了平滑作用，从而加速收敛、提高精度。尤其在深层神经网络和Transformer架构中，归一化层已成为必不可少的组成部分，直接影响模型的效果与可扩展性。

动机篇：为何需要归一化

在神经网络训练的早期实践中，研究者发现随着网络深度和参数规模增加，训练过程会变得极其不稳定，具体表现为梯度逐层消失或爆炸、不同层的输入分布剧烈变化、训练难以收敛或者收敛速度过慢等问题。归一化技术正是在这样的背景下应运而生，其核心目标是在每一层网络中对激活值或权重进行标准化处理，使得不同层和不同样本