反向传播是大模型训练的核心算法，通过链式法则高效计算损失函数对所有参数的梯度。其工作流程分为前向传播（计算预测和损失）和反向传播（逐层计算梯度），结合梯度下降优化参数。反向传播的优势在于高效复用中间结果，避免重复计算，尤其适合大模型的分布式训练和显存优化。PyTorch等框架自动实现这一过程，开发者只需关注前向计算。

优雅地封装返回值

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