请用五岁小朋友都能懂的说法，解释一下什么是大模型训练中的”梯度“？
好的，我来用简单的话解释一下。
想象一下，你在山上走路。你想要走到山谷里，那个地方是最低的点。你看不到山谷，所以每走一步，你就得看看周围的地方，找找哪里是最低的。
梯度就像是告诉你哪一个方向是“下坡”的那条路。它告诉你，你应该往哪个方向走才能最快到达山谷（最好的结果）。
在大模型训练中，模型像你一样，试图“学习”如何做事情（比如看图片、理解文字等）。每次它做错了，它就需要调整自己的方式，去找出更好的方法。而“梯度”就是告诉它，每次应该怎么调整，才能做得更好。
所以，梯度就是一种“指路的工具”，帮助模型找到正确的方向，让它更聪明、更准确！
什么是梯度消失和梯度爆炸？
梯度消失和梯度爆炸是训练大模型时可能会遇到的两个问题。让我们用简单的比喻来解释：
1. 梯度消失（Gradient Vanishing）：
假设你正在山上走路，但你走的路越来越平，坡度越来越小。你一开始很快就知道应该往哪个方向走，但当你接近山谷时，坡度变得越来越小，几乎没有什么倾斜感。这时候，你就很难判断应该怎么走了，进而很难找到最快的下坡路。
在模型训练中，梯度消失就像这样：
当网络的层数很多或者激活函数选择不当时，模型通过层层计算时，梯度值变得非常非常小。这样一来，模型就无法有效调整自己，学习变得很慢，甚至停止学习。
2. 梯度爆炸（Gradient Exploding）：
梯度爆炸就像你在山上走路，但每走一步，你感觉坡度变得越来越陡，越来越难控制。这时，你可能会摔倒或者不小心往错误的方向跑，导致你变得更远离目标。
在模型训练中，梯度爆炸就像这样：
如果模型的参数更新过于剧烈（比如，梯度值变得非常大），每次调整都会偏离正确的方向，导致模型的学习变得不稳定，甚至完全不收敛。
总结：
- 梯度消失让模型“停止学习”，因为它得不到足够的调整信息。
- 梯度爆炸让模型“走错方向”，因为它每次调整都太过剧烈，变得不稳定。
为了避免这两种问题，通常会使用一些技巧，比如选择合适的激活函数、使用梯度裁剪（对梯度进行限制）等方法。
人脑有接近900亿个神经元，这么庞大的网络规模是如何防止梯度消失和梯度爆炸的呢？我自己想的是，因为人脑不会一次性激活所有神经元，在脑区较远的地方将结果进行缓存。（这是不是res网络发明跳连的原因呢？）想听下更深入学习者的看法
简化版：人脑中不存在梯度传递，因此无需防止梯度消失或爆炸。神经信号的强度已经在细胞层面上锁死了，就是数十毫伏级别，不会随网络接力而“幅值爆炸”。大脑神经网络多层中继确实会产生类似延迟和语义迁移，所以大脑广泛采用浅网络。