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「训练推理差异」找到 3 条内容
按专题浏览 →匹配标题与标签：… 解码策略原理:采样/贪婪 vs softmax 分布,影响生成质量 模型架构 自回归生成 softmax采样 梯度传播 离散化 训练推理差异 2026真题 解码策略 token id vs 概率分布 softmax 分布 采样与贪婪 大模型架构与原理 字节
匹配正文：… 机制与边界 BatchNorm按batch维估计每个通道的均值方差，并在训练时维护运行统计，效果会受batch大小、样本相关性和训练推理差异影响。序列长度可变时，如果把batch和时间位置一起统计，还要正确处理padding mask。LayerNorm在单个训练样本内计算统计，原论文强调训练和测试执行相同；放到Transformer张量上，常见形状是批、序列、隐藏维，LN沿最后的隐藏维对每个位置处理。它天然适配不同长度，也便于token-by-token生成。 但不能说T…
…指定。 BatchNorm也不能简单说成不适合所有序列模型，它在某些卷积或混合架构中仍可使用；关键是batch统计、变长mask和训练推理差异是否符合任务。LN与RMSNorm则通常对每个token独立沿hidden维归一化，更适合Transformer的常见计算方式。回答时把统计轴写清，比列模型名单更能说明原理。 实现公式时还要说明epsilon与累积精度。两种归一化都需要把epsilon加入各自平方根内的统计量，防止极小分母；低精度输入常用更高精度统计再转回。gamma和…
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