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Transformer的反向传播是深度学习训练的核心机制。它基于微积分的链式法则，从损失函数开始，逐层计算梯度并向前传播。前向传播计算预测输出，反向传播则计算参数梯度，指导模型优化。这个过程确保了Transformer能够有效学习复杂的语言模式。
链式法则是反向传播的数学基础。对于复合函数，我们可以将导数分解为各个环节的导数乘积。在神经网络中，从输入x到损失L，经过多个函数变换。反向传播时，我们从损失函数开始，逐步计算每一层的梯度，最终得到对权重参数的梯度。这个过程体现了链式法则的核心思想。
多头自注意力机制的反向传播是Transformer中最复杂的部分。首先需要计算Softmax函数的梯度，这涉及到注意力权重矩阵的导数。然后计算Query、Key、Value三个矩阵的梯度，这需要通过矩阵乘法的链式法则。最后还要计算各个权重矩阵W_Q、W_K、W_V的梯度，用于参数更新。
残差连接和层归一化是Transformer中的关键设计。残差连接通过y等于x加F(x)的形式，让梯度能够直接从输出传回输入，避免了梯度消失问题。在反向传播时，梯度不仅通过函数F传播，还能直接通过残差连接传播。层归一化则稳定了训练过程，使得每层的输入分布保持稳定。
这就是Transformer完整的反向传播流程。从嵌入层开始，数据经过多个Encoder块，最终到达输出层和损失函数。反向传播从损失函数开始，梯度逐层向前传播，经过每个Encoder块，最终到达嵌入层。每一层的参数都根据计算出的梯度进行更新。这个过程不断重复，直到模型收敛，完成了Transformer的训练。