Flash normalization: fast RMSNorm for LLMs

RMSNorm被许多LLMs（如Llama、Mistral和OpenELM）使用。本文详细介绍了FlashNorm，它是RMSNorm的一个精确但更快的实现，后面跟着线性层。请访问https://huggingface.co/open-machine/FlashNorm获取代码和更多Transformer技巧。

FlashNorm试图提供一种更快速但精确的RMSNorm实现，以便更高效地应用于LLMs。

FlashNorm通过对RMSNorm进行改进，使用多个线性层代替了RMSNorm的非线性操作，从而在不降低精度的情况下提高了计算速度。

论文提供了FlashNorm的详细实现和开源代码，同时在多个数据集上进行了实验，证明了FlashNorm的有效性。FlashNorm还被应用于多个LLMs中，包括Llama、Mistral和OpenELM。

最近的相关研究包括对LLMs的其他改进，如Attention机制和不同的正则化方法。具体的论文包括“Attention Is All You Need”和“Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting”。