Transformer数学推导——Q52 深层Transformer中残差连接对梯度消失的缓解分析（链式法则展开）

该问题归类到Transformer架构问题集——残差与归一化——残差连接。请参考LLM数学推导——Transformer架构问题集。

1. 引言

在自然语言处理（NLP）领域，Transformer 架构凭借其强大的并行计算能力和捕捉长序列依赖关系的能力，成为了众多先进模型的基础。然而，随着 Transformer 层数的不断增加，深层网络中的梯度消失问题逐渐凸显，这严重影响了模型的训练效率和性能。残差连接作为一种有效的解决方案，被广泛应用于深层 Transformer 中，以缓解梯度消失问题。本问题将通过链式法则展开，深入分析深层 Transformer 中残差连接对梯度消失的缓解作用。

2. 技术背景

2.1 Transformer 架构概述

Transformer 架构由 Vaswani 等人在 2017 年提出，主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。编码器和解码器都由多个相同的层堆叠而成，每个层包含多头自注意力机制（Multi - Head Self - Attention）和前馈神经网络（Feed - Forward Network）。

多头自注意力机制允许模型在处理序列数据时，关注序列中不同位置的信息，从而捕捉长距离依赖关系。前馈神经网络则对自注意力机制的输出进行进一步的非线性变换，增强模型的表达能力。