大语言模型原理与工程实践：残差连接与层归一化

1. 背景介绍

随着自然语言处理（NLP）的发展，深度学习在过去几年中取得了令人瞩目的成果。其中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在图像和文本分类、语义角色标注、机器翻译等领域表现出色。然而，这些网络在训练过程中经常遭遇梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题，我们引入了残差连接（Residual Connections）和层归一化（Batch Normalization）来改善模型性能。

本文将讨论残差连接和层归一化在大语言模型中的原理和工程实践。我们将从以下几个方面展开讨论：

1. 残差连接
2. 层归一化
3. 残差连接与层归一化的结合
4. 实际应用场景
5. 总结

2. 核心概念与联系

残差连接

残差连接是一种简单但强大的方法，其核心思想是通过短路连接来减小网络深度对参数更新的影响。残差连接可以让信息在不同的网络层之间畅通，防止信息损失。其公式表示为：