反向传播（Backpropagation）是大模型（如GPT、BERT等）训练过程中的核心算法，用于高效计算损失函数对神经网络中所有参数的梯度。这些梯度随后被用于优化器（如Adam）更新参数，使模型逐渐减小预测误差。

1. 大模型微调的核心目标：学习如何调整参数

• 大模型有数十亿甚至数万亿参数（权重和偏置）。
• 训练时，模型通过输入数据生成预测结果，并与真实标签比较产生损失值（衡量预测有多差）。
• 目标：找到一组参数，使损失值最小化 → 即模型预测更准确。
• 关键问题： 如何知道每个参数应该增大还是减小？改变多少？
  → 反向传播就是解决这个问题的算法。

2. 工作流程：分两步走

步骤1：前向传播（Forward Pass）

• 输入数据从网络底层（输入层）逐层向上计算，最终得到预测输出。
• 计算过程中记录所有中间结果（每一层的输出值）。
• 结果： 得到预测值，并计算出损失函数值（如交叉熵损失）。

步骤2：反向传播（Backward Pass）

• 核心： 从输出层开始，逆向逐层计算损失函数对每个参数的梯度。
• 原理： 利用链式法则（Chain Rule）（微积分中的复合函数求导规则）：
  • 先计算损失函数对输出层输出的梯度。
  • 将这个梯度传递给前一层的参数和输入，计算该层的梯度。
  • 重复此过程，直到传播回输入层。
• 结果： 得到损失函数对所有参数（权重 W、偏置 b）的梯度 ∂Loss/∂W 和 ∂Loss/∂b。

3. 梯度下降：使用梯度更新参数

• 得到梯度后，优化器执行梯度下降：

  新参数 = 旧参数 - 学习率 × 梯度
  

• 梯度方向：指示参数应如何调整以减小损失（负梯度方向是下降最快的方向）。
• 学习率：控制每次更新的步长。

4. 为什么要“反向”？

• 高效性：
  反向传播利用链式法则，只需一次前向传播 + 一次反向传播，即可计算网络中所有参数的梯度。如果手动为每个参数单独计算梯度，计算量将爆炸式增长（对大模型完全不可行）。
• 复用中间结果：
  反向传播重复使用前向传播中计算的中间值（如激活值），避免重复计算，极大提升效率。

5. 在大模型中的特殊意义

• 规模挑战：模型参数达千亿级别，反向传播的分布式实现至关重要（如数据并行、模型并行）。
• 显存优化：反向传播需存储前向传播的中间结果，催生了梯度检查点（Gradient Checkpointing）等技术，用时间换显存。
• 自动微分框架：PyTorch/TensorFlow 等框架自动实现反向传播，开发者只需定义前向计算。

总结