通俗解释
去掉“减均值”和偏置，只除以均方根，计算更省而效果相当。现代开源大模型几乎都用它。
用在哪里：Llama、Qwen、DeepSeek 等
01原始论文
02知识位置
左边先学；右边是学完它之后可以学的。
相关：SwiGLU
左：前置 · 右：后继 · 虚线：相关。看完整关系图 →
03学习资料
官方文档、图解、课程和参考实现，链接都核对过。
04在课程里哪里学
U31 训练深层网络：优化器、归一化与正则 SGD/动量/Adam/AdamW/Muon、学习率调度、BatchNorm/LayerNorm/RMSNorm、Dropout、残差。 10 小时10 个算法4 篇论文 U42 现代 LLM 架构：位置编码、GQA/MLA 与长上下文 RoPE、SwiGLU、RMSNorm、GQA/MLA、FlashAttention、滑动窗口与上下文扩展。 12 小时12 个算法5 篇论文
所在学习路线：从零理解一个大模型
给 AI 读 / 数据说明
- 核实状态：已核实，核对于 2026-10-22。
- JSON: /api/learn/algorithms.json (id:
rmsnorm)