通俗易懂篇 | 如何理解大模型中的的前向计算和反向传播概念

问了deepseek一个问题：大模型中的的前向计算和反向传播概念

结合自身理解，对回答了的文字做了些许调整，正文如下：

1. 前向计算 → 做数学题的过程

想象你在做一道应用题：

题目（输入数据）→ 解题步骤（神经网络各层的计算）→ 答案（输出结果）

具体比喻：
你妈妈让你算「买3斤苹果（每斤5元）和2斤香蕉（每斤4元），总共多少钱？」
你的大脑会这样算：

先算苹果总价：3×5=15元（第一层计算）

再算香蕉总价：2×4=8元（第二层计算）

最后加总：15+8=23元（输出层计算）

这就是前向计算：数据从输入层开始，像流水线一样逐层加工，直到得到最终结果。

2. 反向传播 → 批改作业的过程

假设你第一次算错了（比如算出25元），妈妈会告诉你正确答案是23元。这时候你会：

对比错误：25-23=2元（计算误差）

倒着检查：哪一步算错了？（是苹果价格算错？还是香蕉数量记错？）

修正方法：发现是香蕉价格记成5元了，下次改成4元（调整参数）

这就是反向传播：

从最终误差出发，倒着追溯每一层该负多少责任

根据责任大小，微调每一层的计算规则（比如调整价格或数量的权重）

3. 合起来看 → 像学骑自行车

前向计算：你蹬脚踏板向前骑（尝试行动）

反向传播：快摔倒时身体自动调整姿势（根据错误反馈修正）

反复练习：前向+反向循环多次，最终学会骑车（模型训练完成）

关键理解：前向计算是模型“思考”，反向传播是模型“学习”，两者配合让AI越来越聪明。

文章至此。