大模型参数训练的基本流程与数学原理

该文章讲解大模型参数训练的核心流程：先用 Softmax 将模型输出向量归一化为各 token 的概率分布，再用交叉熵损失函数量化预测结果与正确答案之间的差距，最后通过反向传播计算梯度、由梯度下降更新模型参数。 文章同时列出推导这些步骤所需的前置数学基础，包括矩阵乘法、对数、偏导数与链式法则，用于说明 Softmax 归一化、信息量与交叉熵的数学性质，以及梯度下降优化器和学习率调度器、训练数据划分等训练环节。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。