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  <author_name>TadaoYamaoka</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/TadaoYamaoka/</author_url>
  <blog_title>TadaoYamaokaの開発日記</blog_title>
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    <anon>dlshogi</anon>
    <anon>QKNorm</anon>
    <anon>RMSNorm</anon>
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  <description>最近のLLMでは、AttentionにQKNormが使われている。 特に、RMSNormを使う実装が主流になっている。世界コンピュータ将棋の会場でnshogiの開発者と話した際に、SwiGLUとQKNormが効果があったということだった。 SwiGLUは、dlshogiでも採用して効果が高いことを確認していたが、QKNormは試していなかったので試してみた。 QKNorm Attentionの Query と Key を内積前に正規化して、attention logits のスケール暴走や softmax saturation を防ぎ、学習を安定化する手法である。 元の論文では、正規化にL2 …</description>
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  <published>2026-05-20 21:30:40</published>
  <title>【dlshogi】QKNormを試す</title>
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