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wzjs 2025/8/9 16:50:02

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摘要

在超深 Transformer 与大语言模型（LLM）时代，归一化策略直接决定了模型能否稳定收敛、推理性能能否最大化。把归一化层从 “残差之后” 挪到 “子层之前”（Pre-LayerNorm，Pre-LN），再将传统 LayerNorm 简化为 RMSNorm——只做均方根缩放、不再减均值——是 GPT-3、LLaMA-4、DeepSeek-V3 等主流 LLM 的标准做法。Pre-LN 让每一层在进入注意力或前馈前就保持单位尺度，显著缓解梯度爆炸/消失；RMSNorm 进一步减少 7-64 % 归一化 FLOPs，同时保持收敛性能。本文先对比 Post-LN 与 Pre-LN 的梯度流，再解释 RMSNorm 的数学原理，最后给出 PyTorch 伪代码

在 Pre-LayerNorm（Pre-LN） 结构里，输入向量 x 会先经过 LayerNorm（或 RMSNorm）再送入 Masked Multi-Head Attention；注意力子层完成后再与原始 x 做残差相加。这与原始 Transformer（Post-LN）“先算子层→残差→再 LayerNorm”的顺序正好相反。

1 Pre-LN 子层的计算流程

# 以解码器的 Masked Multi-Head Attention 为例
norm_x  = LN(x)                         # ① 先归一化
att_out = MHA(norm_x, norm_x, norm_x)   # ② 计算 Q/K/V 并做 Masked Attention
y       = x + att_out                   # ③ 残差相加

LayerNorm 放前：保证传入注意力的张量均值≈0、方差≈1，数值尺度固定。
残差连接保留原信息：子层只需学习“增量”，梯度更易传播。

2 为什么要这样做？（逐步推理）

梯度稳定
- Post-LN 时，梯度要先穿过注意力的大矩阵，再被 LayerNorm 缩放，深层模型易爆炸/消失。
- Pre-LN 把归一化提前，子层输入始终单位方差，梯度连乘更稳，可支撑 100+ 层深度。
调参简单
- 许多实践表明 Pre-LN 可直接使用较大学习率并把 warm-up 步数缩短到 0-500。
推理省显存
- 由于不必保留 LayerNorm 前的大量激活以做反向梯度，训练峰值显存可再降 5-10 %。

3 梯度推理：为什么 Pre-LN 更稳？

3 与 Masked Multi-Head Attention 的关系

在 Decoder 的第 1 个注意力子层 中，需要“未来位屏蔽（mask）”。

Pre-LN 只改变 先归一化再 Attention 的顺序，并 不影响“上三角 mask”逻辑；掩码仍在 Softmax 前把未来得分置 -∞。
这样既保持自回归条件，又享受梯度稳定优势。

4 代码模板（PyTorch ≥ 2.7）

class PreLNDecoderBlock(nn.Module):def __init__(self, d_model, n_heads):super().__init__()self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model, eps=1e-6)      # 可改 nn.RMSNormself.mha    = nn.MultiheadAttention(d_model, n_heads,batch_first=True)self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model, eps=1e-6)self.ffn    = nn.Sequential(nn.Linear(d_model, 4*d_model),nn.GELU(), nn.Linear(4*d_model, d_model))def forward(self, x, mask):# Masked Multi-Head Attentionx = x + self.mha(self.norm1(x), self.norm1(x),self.norm1(x), attn_mask=mask)[0]# Feed-Forwardx = x + self.ffn(self.norm2(x))return x