本文意在理清RMSNorm的基础问题。均方根层归一化（Root Mean Square Layer Normalization，RMSNorm）已成为 LLaMA、Qwen、Grok 等主流大语言模型的标配归一化方案。它以极简的设计——仅用均方根做重缩放，省略传统层归一化的均值减法——在保持甚至超越模型性能的同时，显著降低了计算开销与显存占用，并提升了深层网络的训练稳定性。本文从数学定义、梯度推导、缩放不变性与隐式学习率适应、几何统一性及高维正交性等角度，系统介绍 RMSNorm 的技术细节，并给出面向实践的解读与使用建议。若有错误，请大家指正。

本文主要总结了大模型中分词器的若干基本问题，和我自己的一些体会。

本文主要总结了现代RNN的并行计算的若干基本问题，和我自己的一些体会。主要为接下来的RNN的复兴系列文章，做一点知识介绍。

本文主要总结了现代RNN中记忆的若干基本问题，和我自己的一些体会。主要为接下来的RNN的复兴系列文章，做一点知识介绍。

本文主要总结了向量和矩阵微分的若干基本问题，和我自己的一些体会。主要为接下来的RNN的复兴系列文章，做一点前置知识介绍。

本文主要总结了知识库增强型语言模型的若干基本问题，和我自己的一些体会。

本文主要总结了大语言模型中的强化学习的若干基本问题，和我自己的一些体会。

本文主要总结了大语言模型中的强化学习的若干基本问题，和我自己的一些体会。

本文主要介绍了Bone微调的方法，该方法超越了LoRA系列方法。如有错误请指正。

本文主要介绍了如何微调大语言模型常见的十个问题。如有错误请指正。