问题 

为什么现在大模型训练都丢弃 bias 项了？

答案 

神经网络的一个神经元，通常被表示为 y = g(Wx + b)。

这里的 b 就是 bias term。

bias 的存在让神经元可以更好地拟合训练数据。因为通常来说 g 是一个非线性的函数，比如 sigmoid/tanh 等。

g 的值通过 w 的值可以在原地进行缩放或者镜像反转（当 w 变成负数的时候）。

但是无论怎么缩放，激活函数往往都会有一些固定的“锚点“。

以 sigmoid 为例，该函数总会穿过 （0,0.5) 这个点，假设输入的数据 x = 0 的时候，y 的值不是0.5， 此时就很难拟合了。

而 bias 则是可以让函数 g 在 x 轴上进行移动，提供了更好的灵活性。即使输入 x = 0 的时候不是 0.5， 只需要通过 b 做一个平移，就能很好的拟合。

但是大模型的训练现在大多都已经丢弃掉 bias 项了。除了 Qwen 的 qkv 的矩阵有 bias，这是因为苏剑林的一篇文章，认为加入 bias 可以提高模型的外推能力。

最早的去掉 bias 的大模型可能是 PaLM，文中说：

No Biases – No biases were used in any of the dense kernels or layer norms. We found this to result in increased training stability for large models.

但是 PaLM 是使用了 Layer Norm 的。

Layer Norm 的存在一定程度上起到了 bias 的作用。

因为在输入 MLP 之前，有一个 layer norm 的操作，而 layer norm 是存在一个 bias 项的

这一项会被带到 MLP 中， 比如 y = g(Wx), 代入后变成

此时，Wβ 项仍然可以认为是一个 bias。

所以这个时候，去掉 bias 还是比较好解释的：bias 依然存在，只是移动到了 layernorm 当中。

在 Google 的带领下，大家都不用 bias 了。然而后来，Llama 依然延续了没有使用 bias 的传统，但是使用了 RMSNorm。

这个时候就没那么好解释了，因为 RMSNorm 没有 bias 项。

强行解释的话有两种方案：

1. Layernorm 提供了 bias 的功能，但是 RMSNorm 没有。推测使用 RMSNorm 加上 bias 效果可能更好，但是这个实验没有人做过。

2. 模型参数量足够大的情况下，已经有足够的能力去拟合任意的数据，所以也就不需要 bias 项了。

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