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大语言模型中的深度诅咒
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内容提要
本研究提出“深度诅咒”概念，针对现代大语言模型的层效能低下问题，分析发现问题源于预层归一化，提出层归一化缩放作为解决方案，显著提升模型训练效果。
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关键要点
- 本研究提出了“深度诅咒”这一概念。
- 研究针对现代大语言模型中部分层效能低于预期的问题。
- 通过分析发现问题源于预层归一化（Pre-LN）。
- 提出层归一化缩放（LayerNorm Scaling）作为解决方案。
- 层归一化缩放显著提升了深层模型的训练贡献及效果。
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