LLM隐藏层状态： outputs.hidden_states 是 MLP Residual 还是 Layer Norm

outputs.hidden_states 是 MLP Residual 还是 Layer Norm

outputs.hidden_states 既不是单纯的 MLP Residual，也不是单纯的 Layer Norm，而是每一层所有组件（包括 Layer Norm、注意力、MLP、残差连接等）处理后的最终隐藏状态。具体需结合 Transformer 层的结构理解：

1. Transformer 层的典型结构（以 GPT 类模型为例）

一个标准的 Transformer 层（如 GPT 的 Decoder 层）流程为：

输入 x → Layer Norm(x) → 自注意力（Self-Attention） → 残差连接（x + 注意力输出） → Layer Norm → MLP → 残差连接（上一步结果 + MLP 输出） → 输出 y

其中：

• Layer Norm：对输入做归一化，稳定训练（是中间操作，非最终输出）。
• MLP Residual：指 MLP 模块的残差连接（即“上一步结果 + MLP 输出”），是层内的一个子步骤。

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