大模型训练中的反向传播与优化器

该教程介绍了大模型训练中反向传播和优化器的作用：反向传播通过链式法则沿计算图计算损失对各参数的梯度，优化器再依据梯度更新参数。 文章用 PyTorch autograd 示例验证手算结果，并说明梯度会累加、需要清零；同时梳理了优化器从 SGD、Momentum 到 Adam 的演进，后两者分别引入动量和基于梯度历史的自适应步长。

AI 根据报道生成 · 11 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。