AdamW优化器中的Epsilon参数陷阱：浮点精度误差导致的大模型训练发散问题 大家好，今天我们来深入探讨一个在使用AdamW优化器训练大型模型时，可能遇到的一个隐蔽但非常关键的问题：Epsilon参数陷阱。这个陷阱源于浮点精度误差，在高维参数空间下，它可能导致训练过程的发散，即使你使用了看似合理的参数设置。 1. AdamW优化器回顾与Epsilon的作用 首先，我们简单回顾一下AdamW优化器。AdamW是Adam优化器的一种变体，它通过将权重衰减从梯度更新中解耦，解决了Adam中权重衰减与学习率之间的相互影响问题，从而提高了模型的泛化能力。AdamW的更新公式如下： 计算梯度: g_t = ∇L(θ_t) (L是损失函数，θ是模型参数) 计算一阶矩估计 (动量): m_t = β_1 * m_{t-1} + (1 – β_1) * g_t 计算二阶矩估计 (RMSProp): v_t = β_2 * v_{t-1} + (1 – β_2) * g_t^2 偏差修正的一阶矩估计: m_hat_t = m_t / (1 – β_1^t) 偏差修正的二阶矩估计: v_hat_t = …