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LLM 参数优化算法和经典理论

在大语言模型（LLM）的训练与优化中，参数优化算法和经典理论是核心支撑——它们既要解决“大模型参数更新效率”问题，也要应对“训练稳定性、过拟合、计算资源限制”等挑战。以下从基础优化算法、改进型优化策略、正则化与稳定性理论、分布式优化四个维度，

一、基础梯度下降及变体（核心参数更新算法）

梯度下降是参数优化的基础框架，其核心逻辑是“沿损失函数梯度负方向更新参数，逐步降低损失”。LLM由于参数规模极大（千万到万亿级）、训练数据海量（万亿token），对梯度下降的“效率、稳定性、抗噪声能力”要求极高，因此衍生出多个变体。

1. 随机梯度下降（SGD）及动量（Momentum）

• 原理：
  • SGD：每次随机抽取小批量数据（而非全量）计算梯度并更新参数，减少计算量；
  • 动量（Momentum）：模拟物理“动量”，积累历史梯度方向，减少震荡（比如前几次梯度方向一致时，加速更新；方向相反时，减缓震荡）。
• LLM中的应用：
  早期LLM（如GPT-1、BERT初期实验）曾用SGD+动量。例如BERT在预训练阶段，初期尝试过“动量系数0.9的SGD”，通过动量缓解小批量数据带来的梯度噪声，加速收敛。但SGD对学习率敏感，后期逐渐被更稳健的算法替代。

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