概述
Adam 是大多数现代神经网络背后的主力优化器，自动调整每个参数的单独学习率。这很重要，因为它使深度模型的训练速度更快，并且比普通梯度下降更不挑剔。
Adam 和自适应优化器是一个技术构建块，会大规模影响模型质量、基础设施成本、延迟和可靠性。
深入探讨
Adam（自适应矩估计）由 Kingma 和 Ba 在 2014 年提出，结合了两种想法。首先，动量：它保持过去梯度（第一时刻）的指数衰减平均值，因此更新在一致的方向上构建速度。其次，每参数缩放：它跟踪梯度平方的平均值（二阶矩），并将每个步骤除以该值的平方根，因此具有大且噪声梯度的参数采用较小的步长，而很少更新的参数则采用较大的步长。这种适应性意味着您通常可以在整个网络中使用一种学习率。 AdamW 的一个变体将权重衰减与梯度更新解耦，并已成为训练大型 Transformer 和语言模型的默认设置。
技术洞察
Adam 为每个参数维护两个运行平均值：m（梯度）和 v（梯度平方），并用衰减率 beta1（通常为 0.9）和 beta2（通常为 0.999）进行更新。因为两者都从零开始，所以它们通过除以 (1 - beta^t) 进行偏差校正。更新为 theta = theta - lr * m_hat / (sqrt(v_hat) + epsilon)，其中 epsilon（大约 1e-8）可防止被零除。这就是为什么 Adam 与普通 SGD 相比几乎不需要调整学习率。
掌握 Adam 和自适应优化器
Adam 是大多数现代神经网络背后的主力优化器，自动调整每个参数的单独学习率。这很重要，因为它使深度模型的训练速度更快，并且比普通梯度下降更不挑剔。 Adam 和自适应优化器是一个技术构建块，会大规模影响模型质量、基础设施成本、延迟和可靠性。为了建立深入的理解，请将 Adam 和自适应优化器视为一个操作模型，而不是一个单一功能：定义期望的结果，澄清假设，并将系统可以可靠地执行的操作与仍需要专家判断的操作分开。
在实践中，强大的团队使用 Adam 和自适应优化器根据可靠性和成本优化架构、数据和基础设施选择。他们记录明确的成功标准，根据实际数据和工作流程进行测试，并根据观察到的失败模式而不是一次性基准测试胜利进行迭代。这就是理论理解转变为跨产品、政策和运营的持久能力的地方。
多年来，架构决策决定着性能和运营成本。与此同时，优化一个基准测试可以隐藏更广泛的系统弱点。最具弹性的方法是将实验速度与治理规则结合起来：运行试点、捕获证据、发布决策日志，并随着模型行为、用户期望和监管要求的发展不断更新保障措施。
战略影响
多年来，架构决策决定着性能和运营成本。
多年来，架构决策决定着性能和运营成本。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
技术教育帮助团队选择正确的堆栈，而不仅仅是最新的堆栈。
技术教育帮助团队选择正确的堆栈，而不仅仅是最新的堆栈。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
更好的工程选择可以减少生产中的可靠性事故。
更好的工程选择可以减少生产中的可靠性事故。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
现实世界的实施
训练 GPT 和 Llama 等大型语言模型，它们使用 AdamW 作为标准优化器。
仅使用默认的 Adam 学习率在自定义数据集上微调预训练的图像分类器（例如 ResNet）。
训练图像生成器背后的扩散模型，例如稳定扩散。
在位和字节等库中运行 8 位 Adam，以将优化器状态适应有限的 GPU 内存。
实施模式
Adam 和自适应优化器的实践
训练 GPT 和 Llama 等大型语言模型，它们使用 AdamW 作为标准优化器。
训练 GPT 和 Llama 等大型语言模型，它们使用 AdamW 作为标准优化器。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
Adam 和自适应优化器的实践
仅使用默认的 Adam 学习率在自定义数据集上微调预训练的图像分类器（例如 ResNet）。
仅使用默认的 Adam 学习率在自定义数据集上微调预训练的图像分类器（例如 ResNet）当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
Adam 和自适应优化器的实践
训练图像生成器背后的扩散模型，例如稳定扩散。
训练图像生成器背后的扩散模型（例如稳定扩散团队）在预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
Adam 和自适应优化器的实践
在位和字节等库中运行 8 位 Adam，以将优化器状态适应有限的 GPU 内存。
在像bitsandbytes这样的库中运行8位Adam，以将优化器状态适应有限的GPU内存当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会得到更好的结果。
风险与防护栏
优化一项基准测试可以隐藏更广泛的系统弱点。
基础设施和维护成本常常被低估。
随着系统变得更加复杂，安全性和可观察性差距可能会扩大。
实施路线图
在实施之前定义延迟、质量和成本目标。
在实施之前定义延迟、质量和成本目标。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
在实际负载和数据条件下进行基准测试。
在实际负载和数据条件下进行基准测试。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
仪器监控错误、漂移和用户影响。
仪器监控错误、漂移和用户影响。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
在扩展之前准备回滚和事件响应路径。
在扩展之前准备回滚和事件响应路径。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。