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大模型训练核心技术：优化器与分布式训练详解

news 2026/1/7 23:14:00

文章详细介绍了大模型训练中的优化器演进(SGD→Adam→AdamW)及其特点，包括动量和自适应步长机制。同时阐述了训练策略三阶段：Warmup预热、Peak峰值和Decay衰减。重点讲解了分布式训练框架DeepSpeed的ZeRO技术，通过切分优化器、梯度和参数来解决显存限制问题，并结合PyTorch、GPU和混合精度等技术，实现高效的大规模模型训练。

一般来说训练都需要优化，

而优化就是需要优化器，

整体训练我们都当作的赛车，模型就是车。

优化器：

这个优化器从SGD和BGD讲起，

SGD：是随机梯度下降，（下降一点点）

BGD是基础梯度下降，（全量）

实际上都不会单独使用，现在是混合使用，mini-SGD：就是SGD+BGD。

然后基于SGD进化出来了，Adam->AdamW。

也就是主流优化器，基本上都是用AdamW：

这个有两个特点：

动量：类似惯性，比如前面几个生成正的，下面一个也就生成正的，

自适应步长：自动给频繁更新的参数减速，同样的，冷门的参数会加速，

还能显式剥离梯度的权重衰减，解决Transformer的架构容易过拟合的问题。

过拟合：学的太好了，把噪音，杂质都学会了，然后出现全新没见过的模型或者数据完全用不了，或者泛化能力差，

欠拟合：根本没学会。

问题：需要大量显存记录历史信息

训练策略:

现在优化器是油门，而踩油门也需要技巧啊，（用不用力的区别）。

Warmup (预热)：做法：在训练初期（前几千步），将学习率从 0 线性增加到最大值。

基本上都是：先增加后下降的，

目的：防止随机初始化的模型在刚开始时因为梯度过大而“由于受惊而崩盘”（梯度爆炸）。

**Peak (峰值期)****:做法😗*维持在最大值以最快速度消化海量数据

Decay (衰减)：

做法：预热结束后，学习率通常按“余弦曲线”缓慢下降。

目的：训练后期让模型“冷静”下来，进行精细化微调，锁定最优解

可以说学习率就是学习速度而不是学习程度，

整个过程一般是余弦曲线衰减。这里是：起步稳、收敛精、过程丝滑。

最后的一般是很长的曲线，类似退火算法：就是打铁的时候，一般是缓慢降温能稳定。

当学习率不变化了，就是平了：

这个太高就提早进入衰减期，太低就调大最高点的值。

工程实现：

**因为要记录显存所以需要框架：**DeepSpeed / Megatron-LM

DeepSpeed**-zero：**

三个阶段：1优化器,2:优化器+梯度，3：优化器+梯度+参数。

ZeRO-1/2：把 AdamW 的动量数据切碎，分给不同的显卡背着。

ZeRO-3：把模型参数也切碎分出去，计算时再临时“借用”。

你需要知道的是****框架不改变AdamW 的公式，它只负责显存优化和多卡通讯。它让几千块 GPU 能像一个超级大脑一样同步工作。

底座：

PyTorch：提供了张量（Tensor）运算的自动求导引擎，是所有框架运行的基础。

GPU (Tensor Cores)：专门为矩阵乘法设计的硬件单元。

BF16 / FP16 (混合精度)：牺牲一点点精度（从 32 位降到 16 位），换取 2-4 倍的计算速度和减半的显存占用。

存储层次：SRAM：离核心最近，极小极快。

HBM：高带宽显存，存放模型和 KV Cache。

需要步骤**：**

所以说,现在以GPT-4举例子训练一个模型需要：

PyTorch 先把数据转换成巨大的 Tensor（张量矩阵）。

DeepSpeed 迅速出手，把这些 Tensor 切碎并分发到成百上千块 GPU 上，解决显存不够的问题。

Warmup 策略开始介入，小心翼翼地把学习率从 0 往上提。

AdamW 接收到这些小心翼翼的梯度，按照动量和自适应的逻辑，开始指挥 GPU 更新模型的参数。

随着模型越来越稳定，学习率开始Decay，模型进入最后的冲刺。

最后

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