反向传播的核心是什么：计算损失函数对可训练参数的梯度

损失函数能通过计算图连接到可训练参数

在深度学习中，反向传播的核心是计算损失函数对可训练参数的梯度，从而更新这些参数。对于LLM（大型语言模型）而言，是否需要“LLM输出的参数”才能进行反向传播

一、反向传播的基本原理

反向传播的前提是：

1. 存在可训练的参数（如权重矩阵、偏置项、嵌入向量等）。
2. 损失函数与这些参数之间存在可导的计算图。

无论模型输出是什么，只要损失函数能通过计算图连接到可训练参数，即可进行反向传播。
关键点：反向传播的目标是更新参数，而不是“依赖模型输出的参数”。模型输出（如生成的文本、分类概率）是计算损失的依据，但不是反向传播的必需条件。

二、LLM反向传播的两种典型场景

1. 训练LLM本体参数（如预训练或微调）