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网站建设 技术服务,网站建设专业名词解释网站,佛山网络建设,扬中百事通MTP 辅助损失的梯度仍然可以毫无问题地反向传播到 MTP 层自身的所有参数#xff0c;从而有效地训练 MTP 模块。 为什么#xff0c;举例说明#xff0c;这样为什么不会更新embedding 好的#xff0c;这是一个非常关键的问题#xff0c;触及了 PyTorch 自动求导#xff08;…MTP 辅助损失的梯度仍然可以毫无问题地反向传播到 MTP 层自身的所有参数从而有效地训练 MTP 模块。 为什么举例说明这样为什么不会更新embedding好的这是一个非常关键的问题触及了 PyTorch 自动求导Autograd的核心工作机制。我们通过一个简化的例子来彻底讲清楚为什么在decoder_input上调用.detach()之后梯度仍然可以更新 MTP 模块但不会更新 Embedding 模块。1. 构建一个简化的计算图想象一下我们的模型简化版如下Embedding 层: 只有一个权重参数E_w。MTP 层: 只有一个线性层MTP_proj其权重为MTP_w。输入:input_ids。标签:mtp_labels。计算流程decoder_input Embedding(input_ids)(由E_w计算)detached_decoder_input decoder_input.detach()(关键步骤)mtp_output MTP_proj(detached_decoder_input)(由MTP_w计算)mtp_loss Loss(mtp_output, mtp_labels)下面是这个流程对应的 PyTorch 代码和计算图分析。2. 代码示例与逐步分析importtorch# --- 1. 初始化参数 ---# 假设 Embedding 层有一个权重 E_wE_wtorch.randn(10,3,requires_gradTrue)# 10个词每个词3维# 假设 MTP 层有一个线性投影层其权重为 MTP_wMTP_wtorch.randn(3,5,requires_gradTrue)# 输入3维输出5维# 模拟输入和标签input_idstorch.tensor([2])# 假设输入是第2个词mtp_labelstorch.tensor([4])# 假设目标是第4类print(--- 初始梯度 ---)print(fE_w.grad:{E_w.grad})print(fMTP_w.grad:{MTP_w.grad})# --- 2. 前向传播 (Forward Pass) ---# 步骤 A: 通过 Embedding 层计算 decoder_input# 这等价于 embedding(input_ids)decoder_inputE_w[input_ids]# 形状是 [1, 3]print(f\ndecoder_input.grad_fn:{decoder_input.grad_fn})# 有 grad_fn连接着 E_w# 步骤 B: 切断梯度detached_decoder_inputdecoder_input.detach()print(fdetached_decoder_input.grad_fn:{detached_decoder_input.grad_fn})# grad_fn 是 None# 步骤 C: detached_decoder_input 进入 MTP 层# 这等价于 MTP_proj(detached_decoder_input)mtp_outputtorch.matmul(detached_decoder_input,MTP_w)# 形状是 [1, 5]print(fmtp_output.grad_fn:{mtp_output.grad_fn})# 有 grad_fn连接着 MTP_w# 步骤 D: 计算损失# 这里用一个简单的 L2 损失来模拟mtp_losstorch.sum((mtp_output-mtp_labels.float())**2)print(fmtp_loss:{mtp_loss.item()})# --- 3. 反向传播 (Backward Pass) ---mtp_loss.backward()# --- 4. 检查梯度 ---print(\n--- 反向传播后的梯度 ---)print(fE_w.grad is None?{E_w.gradisNone})print(fMTP_w.grad is None?{MTP_w.gradisNone})ifMTP_w.gradisnotNone:print(fMTP_w.grad has non-zero values:{torch.any(MTP_w.grad!0)})3. 结果分析与计算图可视化运行结果--- 初始梯度 --- E_w.grad: None MTP_w.grad: None decoder_input.grad_fn: SelectBackward0 object at ... detached_decoder_input.grad_fn: None mtp_output.grad_fn: MmBackward0 object at ... mtp_loss: ... --- 反向传播后的梯度 --- E_w.grad is None? True MTP_w.grad is None? False MTP_w.grad has non-zero values: True结果解读MTP_w.grad不是 None 且有非零值: 这证明了mtp_loss的梯度成功地反向传播到了 MTP 层的参数MTP_w上。这意味着 MTP 层可以被有效地训练。E_w.grad是 None: 这证明了mtp_loss的梯度没有传播到 Embedding 层的参数E_w上。这意味着 Embedding 层不会被 MTP 的辅助损失所更新。计算图可视化解释让我们把这个过程在脑海中画成一张图。没有.detach()的情况错误的E_w ────▶ decoder_input ────▶ mtp_output ────▶ mtp_loss ▲ ▲ │ │ input_ids MTP_w在这个图中mtp_loss-mtp_output-decoder_input-E_w是一条完整的通路。梯度可以毫无阻碍地从mtp_loss一直流回到E_w和MTP_w。有.detach()的情况正确的(梯度流被切断) E_w ────▶ decoder_input X detached_decoder_input ────▶ mtp_output ────▶ mtp_loss ▲ (无 grad_fn) ▲ │ │ input_ids MTP_w这张图清晰地展示了发生了什么梯度流向 MTP 模块: 从mtp_loss开始反向传播梯度可以顺利地流到mtp_output然后因为mtp_output是由MTP_w计算得来的所以梯度可以继续流向MTP_w。因此MTP_w得到了更新。这条路是通的梯度无法流向 Embedding 模块: 当梯度从mtp_output流向detached_decoder_input时它到达了一个**“断头路”。detached_decoder_input在计算图上是一个叶子节点**它没有grad_fn不知道自己是从哪里来的。Autograd 引擎不知道如何将梯度再往前传。它与decoder_input和E_w之间虽然在数值上相等但在梯度图上已经没有任何连接。因此梯度流在这里就停止了。这条路是断的结论.detach()就像在计算图中的一条高速公路上设置了一个单向的、只允许前向传播数值流动而不允许反向传播梯度流动的关卡。前向传播decoder_input的数值被成功地传递给了detached_decoder_input并用于后续的 MTP 计算。MTP 模块拿到了它需要的数据。反向传播mtp_loss的梯度在回传时可以到达并更新所有用于计算它的、且未被切断的参数即MTP_w。但是当它试图通过detached_decoder_input这个关卡时路被堵死了无法再前进到decoder_input和E_w。这就是为什么.detach()是一个如此强大而精确的工具它允许我们复用张量的数值同时又能精确地控制梯度流的路径从而实现复杂的训练策略如保护特定模块不被某些损失函数更新。