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LLM 残差链接是什么

在大语言模型（LLM，如Transformer、GPT、BERT等）中，残差残残链接（Residual Connection）是核心组件之一，其设计思路与ResNet中的残差机制一致，但适配了自然语言处理的序列特征，主要作用是缓解深层网络的梯度消失问题，同时让模型更高效地学习“输入与输出的特征差异”。

一、LLM中残差链接的核心设计

LLM的基本单元是“Transformer块”（Transformer Block），每个块包含“多头注意力层”和“前馈神经网络层”，而残差链接会在每个子层（注意力层/前馈层）的输出与输入之间建立直接连接。

具体公式：
对于每个子层（如注意力层），设输入为 $x$，子层的计算结果为 <