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挑战传统：无归一化层的 Transformer 架构新突破

在深度学习领域，归一化层被视为现代神经网络中不可或缺的组件之一。最近，一项由 Meta FAIR 研究科学家刘壮主导的研究成果 ——“没有归一化层的 Transformer” 引发了广泛关注。这项研究不仅提出了一种名为动态 tanh（Dynamic Tanh，DyT）的新技术，还展示了在不使用传统归一化层的情况下，Transformer 架构依然可以实现高效的训练和推理。