神经网络Transformer架构中的嵌入层归一化 嵌入层归一化是在Transformer架构中应用于输入嵌入层之后的一种技术，用于稳定训练过程并提升模型性能。它的核心作用是对嵌入表示进行标准化处理，确保数据分布的一致性，从而缓解梯度问题并加速收敛。 具体实施步骤如下： 输入嵌入生成：首先，通过嵌入层将离散的输入标记（如单词或子词）转换为连续向量表示。这些向量初始时通常具有随机或预训练的数值，其分布可能不稳定。 归一化计算：在嵌入层输出后，立即应用层归一化。该操作计算每个序列位置嵌入向量的均值和方差，然后进行缩放和平移。公式为：归一化输出 = γ * (输入 - 均值) / √(方差 + ε) + β，其中γ和β是可学习的参数，ε是为数值稳定性添加的小常数。 分布调整：归一化将嵌入向量的分布重新中心化为均值0、方差1，减少内部协变量偏移（即网络层输入分布的变化）。这有助于防止梯度在反向传播过程中消失或爆炸，尤其对于深层Transformer模型至关重要。 后续处理：归一化后的嵌入再与位置编码结合，输入到Transformer的编码器或解码器层中。通过保持嵌入尺度一致，后续的注意力机制和前馈网络能更稳定地处理信号。 嵌入层归一化的优势包括： 训练稳定性：减少对初始权重的敏感性，允许使用更高学习率。 收敛加速：标准化分布使优化器更高效地更新参数。 泛化改善：通过控制嵌入波动，降低过拟合风险。 与Transformer中其他归一化（如层归一化在残差连接后应用）的区别在于，嵌入层归一化专门针对输入嵌入的初始阶段，为模型提供更平滑的起点。该技术在现代大语言模型（如GPT系列）中广泛应用，是确保高效训练的关键组件之一。