LLM底层原理学习笔记:Adam优化器为何能征服巨型模型成为深度学习的“速度与稳定之王”在大规模深度学习时代,训练拥有数十亿甚至上万亿参数的巨型模型(如 GPT-3、LLaMA)对优化器提出了严苛的挑战。传统的随机梯度下降(SGD)或 Adagrad 等方法,往往因收敛速度慢、对学习率(Learning Rate)敏感等问题而难以胜任。Adam(Adaptive Moment Estimation)优化器凭借其融合**动量(Momentum)和自适应学习率(Adaptive Learning Rate)**的双重优势,在非凸优化空间中展现出卓越的稳定性和效率,已成为大模型训练的首选方案。