Pre-LN

Pre-Layer Normalization

Türkçe: Ön Katman Normalizasyonu

Ayrıntılı Tanım

Transformer bloklarında Layer Normalization işleminin, alt katmanların (Attention veya FFN) **içine girmeden hemen önce** uygulanması mimarisidir.

Ne İşe Yarar / Çözülen Problem

Eğitimin ilk adımlarındaki kararsızlığı yok eder; modelin ısınma (warmup) aşamasına aşırı bağımlı olmadan çok daha kararlı ve kolay eğitilmesini sağlar.

Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)

x_{t+1} = x_t + \text{SubLayer}(\text{LayerNorm}(x_t))

Girdi ana artık akışa (residual stream) normalize edilmeden eklenir; böylece gradyan doğrudan ana hat boyunca engelsiz akar.

Örnek Senaryo & Pratik Uygulama

Fabrikada montaj hattına giren parçanın, ana banttan ayrılıp tezgaha girmeden hemen önce zımparalanması; ana banttaki akışın ise hiç yavaşlamaması.

Benzer Terimlerden Farkı

Post-LN'e kıyasla çok daha kararlıdır; modern açık kaynaklı modellerin (GPT-3, LLaMA) neredeyse tamamı Pre-LN veya RMSNorm türevlerini kullanır.

İlişkili Terimler (3)

#100

Post-LN

Son Katman Normalizasyonu

#98

Layer Normalization

Katman Normalizasyonu

#95

Residual Streams

Artık Akışlar

Ait Olduğu Kategori

Derin Öğrenme Temelleri ve Temsil Öğrenmesi

Yapay sinir ağları, aktivasyon fonksiyonları, geri yayılım ve tensör temelleri.

Toplam Terim:52 Madde

Bu Kategorideki Tüm Terimleri Gör →

Önceki Terim (#98)Layer Normalization

Sonraki Terim (#100)Post-LN