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cn-Book/4.从零开始实现一个用于文本生成的 GPT 模型.md

@@ -654,7 +654,7 @@ layers.4.0.weight has gradient mean of 1.3258541822433472
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 >    加入快捷连接后，信息可以在层与层之间**直接跳跃**。例如，假设在第 n 层，我们有输入 X<sub>n</sub>，经过注意力和前馈网络得到输出F(X<sub>n</sub>)。加入快捷连接后，这一层的输出可以表示为：
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->    $$ \text { 输出 }=X_{n}+F\left(X_{n}\right) $$
+>    ​												$$\text { 输出 }=X_{n}+F\left(X_{n}\right)$$
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 >    这意味着第 n 层的输出不仅包含了这一层的新信息 F(X<sub>n</sub>，还保留了原始输入 X<sub>n </sub>的信息。下面是这样做的好处：
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@@ -674,7 +674,7 @@ layers.4.0.weight has gradient mean of 1.3258541822433472
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 >      - **有快捷连接**时，假设我们在每一层之间都添加快捷连接，梯度的传播路径就多了一条直接路径：
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->        $$\frac{\partial L}{\partial X_{1}}=\frac{\partial L}{\partial\left(X_{1}+F\left(X_{1}\right)\right)} \cdot\left(1+\frac{\partial F\left(X_{1}\right)}{\partial X_{1}}\right)$$
+>        ​									$$\frac{\partial L}{\partial X_{1}}=\frac{\partial L}{\partial\left(X_{1}+F\left(X_{1}\right)\right)} \cdot\left(1+\frac{\partial F\left(X_{1}\right)}{\partial X_{1}}\right)$$
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 >        这样，即使 $` \frac{\partial F\left(X_{1}\right)}{\partial X_{1}} `$ 很小，梯度依然可以通过 111 这条路径直接传递到更前面的层。