在transformer架构里面前向传播和反向传播-lora gradient checkpoint 优化

目录

• • 1. Transformer 的基本结构回顾
  • 2. 前向传播在 Transformer 中的执行
  • 3. 反向传播在 Transformer 中的执行
  • 4. 哪些层执行前向/反向传播
• 图例
  • • Transformer Block 文本示意
    • 开启 Gradient Checkpoint 后（节省显存）

好的，我们把问题缩小到 Transformer 架构 里，来看前向传播和反向传播是如何执行的。为了清晰，我会分层次讲，从整体到细节。

---

1. Transformer 的基本结构回顾

一个标准 Transformer 的 Encoder 或 Decoder Block，通常包含以下几层（按顺序）：

1. Multi-Head Attention (MHA)

   • 输入：上一层输出（或 embedding）
   • 输出：经过注意力加权的表示

2. Add & LayerNorm (残差 + 归一化)

3. Feed Forward Network (FFN)

   • 两层线性层 + 激活（通常是 GELU 或 ReLU）

4. Add & LayerNorm (残差 + 归一化)

所以一个 Block 可以画作：

Input → MHA → Add&Norm → FFN → Add&Norm → Output

---

2. 前向传播在 Transformer 中的执行

原则：从输入到输出，一层层执行前向传播。

• Embedding 层：

  • 输入 token → embedding 向量 + positional encoding

• 每个 Transformer Block：

  1. Multi-Head Attention：

     • 计算 Query/Key/Value → 注意力权重 → 输出
     • 保存输出（激活）用于反向传播

  2. Add & LayerNorm：

     • 残差连接 + 归一化
     • 保存归一化输出

  3. FFN：

     • 线性 → 激活 → 线性
     • 保存 FFN 输出

  4. Add & LayerNorm

     • 最终输出作为下一层输入

• 最后输出层（比如 LM head）：

  • 输出 logits → 预测概率

总结：前向传播就是从 Embedding 到最后输出，每层都计算并存激活。

---

3. 反向传播在 Transformer 中的执行

原则：从输出层开始，沿着网络倒着计算梯度。

• 输出层：

  • 计算 loss 对 logits 的梯度

• 最后一个 Block：

  1. Add&Norm → 梯度向 FFN 和残差路径传播
  2. FFN → 梯度回传到线性层权重
  3. Add&Norm → 梯度回传到 MHA 输出
  4. MHA → 梯度回传到 Query/Key/Value 权重

• 前一层 Block：

  • 重复相同流程

• Embedding 层：

  • 计算 embedding 权重的梯度

注意点：

• 梯度计算需要前向的激活：

  • FFN 层的输入
  • MHA 的 Q/K/V
  • LayerNorm 的输入

• 如果用了 gradient checkpoint：

  • 不保存某些中间激活
  • 反向传播时需要重新计算前向来得到激活，再算梯度

---

4. 哪些层执行前向/反向传播

层类型	前向传播	反向传播
Embedding	X → embedding	梯度回传到 embedding 权重
MHA (Attention)	Q/K/V → attention → 输出	梯度回传到 Q/K/V 权重，算梯度时可能需要前向激活
FFN	Linear → Activation → Linear	梯度回传到两层线性层权重，Activation 需要前向值
LayerNorm	归一化	梯度回传到输入和归一化参数
Output / LM head	Linear → LogSoftmax	梯度回传到最后线性层

总结一句话：

Transformer 每一层的前向传播先算输出，反向传播在梯度链上倒着执行，每层都用前向激活来算梯度。

---

如果你想，我可以画一张Transformer Block 前向和反向传播的示意图，标出激活保存和 gradient checkpoint 的位置，让你直观理解“什么时候重新算一遍”。

图例

好的，我用文本示意图来展示一个 Transformer Block 的前向传播、反向传播，以及 gradient checkpoint 机制下的“重新算一遍”。

---

Transformer Block 文本示意

前向传播 (Forward Pass)
------------------------
Input│▼
[Multi-Head Attention]  ← 前向输出保存（activation）│▼
[Add & LayerNorm]       ← 前向输出保存（activation）│▼
[Feed Forward Network]│   ├─ Linear1│   ├─ Activation│   └─ Linear2           ← 前向输出保存▼
[Add & LayerNorm]       ← 前向输出保存│▼
Output (送入下一个 Block)

---

反向传播 (Backward Pass)
------------------------
Output gradient│▼
[Add & LayerNorm]       ← 使用前向激活计算梯度│▼
[Feed Forward Network]│   ├─ Linear2 gradient│   ├─ Activation gradient│   └─ Linear1 gradient▼
[Add & LayerNorm]│▼
[Multi-Head Attention]│   ├─ Output gradient│   └─ Q/K/V gradient▼
Input gradient

---

开启 Gradient Checkpoint 后（节省显存）

• 假设只在 [Add&LayerNorm] 层存 checkpoint，FFN 和 MHA 不存中间激活
• 反向传播时：

Input gradient│▼
[Multi-Head Attention]  ← 没存激活 → 重新执行前向计算得到中间激活，再算梯度│▼
[Add & LayerNorm]       ← checkpoint 激活存在，直接算梯度│▼
[Feed Forward Network]  ← 没存激活 → 重新执行前向计算得到激活，再算梯度│▼
[Add & LayerNorm]       ← checkpoint 激活存在│▼
Output gradient

关键点：

1. 没存激活的层 → 反向传播时需要重新算一次前向传播
2. checkpoint 层 → 激活直接可用，不需要重新算
3. 这样就用计算时间换显存空间

---