反向傳播的核心是什么：計算損失函數對可訓練參數的梯度

損失函數能通過計算圖連接到可訓練參數

在深度學習中，反向傳播的核心是計算損失函數對可訓練參數的梯度，從而更新這些參數。對于LLM（大型語言模型）而言，是否需要“LLM輸出的參數”才能進行反向傳播

一、反向傳播的基本原理

反向傳播的前提是：

1. 存在可訓練的參數（如權重矩陣、偏置項、嵌入向量等）。
2. 損失函數與這些參數之間存在可導的計算圖。

無論模型輸出是什么，只要損失函數能通過計算圖連接到可訓練參數，即可進行反向傳播。
關鍵點：反向傳播的目標是更新參數，而不是“依賴模型輸出的參數”。模型輸出（如生成的文本、分類概率）是計算損失的依據，但不是反向傳播的必需條件。

二、LLM反向傳播的兩種典型場景

1. 訓練LLM本體參數（如預訓練或微調）