[论文笔记] Pai-megatron 细节解读之self.jitter_noise参数 （防止过拟合）

if self.training and self.jitter_noise > 0:
            hidden_states *= torch.empty_like(hidden_states).uniform_(1.0 - self.jitter_noise, 1.0 + self.jitter_noise) 请你讲一下这段代码

        对 hidden_states 添加的 self.jitter_noise 抖动，是一种减轻大模型过拟合策略。类似的减轻大模型过拟合策略的方法，还有hidden_dropout、attention_dropout。其中hidden_dropout可能带来的影响更大。 

        此代码段是MoE（Mixture of Experts）模型中的一个特定部分，用于在训练过程中为隐藏状态引入随机性，这通常被称为抖动（jitter）或噪声。以下是具体行为的解释：

if self.training and self.jitter_noise > 0:

        这行检查模型是否处于训练模式（self.training是一个标志，如果模型在训练中为True，在评估中为False），并检查jitter的标量值（self.jitter_noise）是否大于0。只有在这两个条件都满足时，才会将噪声添加到隐藏状态中。