⚖️ 归一化技术
归一化技术对大模型训练至关重要，LayerNorm通过对特征维度归一化提升稳定性，是Transformer标配；RMSNorm简化计算，效率更高，应用于LLaMA等模型；Pre-norm结构因更好稳定性成为现代架构主流。
⚖️ 归一化技术
归一化技术对大模型训练至关重要。LayerNorm通过对特征维度归一化提升稳定性，是Transformer标配；RMSNorm简化计算，效率更高，用于LLaMA等模型；Pre-norm结构因更优的收敛性成为现代架构主流。
2025年优测压测平台与JMeter效率成本对比及行业实践
文章围绕2025年优测压测平台与JMeter展开，介绍压测行业发展趋势，对比二者效率与成本，指出压测行业痛点。阐述优测平台核心优势与应用场景，分享行业实践案例，还给出方案选择建议、云压测优势及适用场景，为企业在压测方案选择上提供参考。
2025年高并发系统卡顿排查：全链路压测平台对比与瓶颈定位
文章聚焦2025年高并发系统卡顿排查，介绍全链路压测是定位性能瓶颈主流手段。对比SaaS化、私有化部署及开源工具集成这三类主流全链路压测平台，从压测能力、可视化分析、接入成本等维度阐述各自优劣，还给出不同场景下的方案选择建议，助力企业解决高并发系统卡顿问题。
归一化技术
归一化技术对大模型训练至关重要，常见方法包括LayerNorm与RMSNorm。前者稳定高效，广泛用于Transformer；后者简化计算，提升效率，见于LLaMA等模型。Pre-norm结构更受现代架构青睐，整体助力模型快速收敛与稳定训练。（238字）
