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解释一下大模型中的“梯度累积”及其作用。 热门官方

更新于2025/12/1 11:15:25
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梯度累积（Gradient Accumulation）是在显存不足以容纳大batch size时，将多个小batch的梯度累加后再进行一次参数更新的技术。它模拟了大batch的效果，使优化过程更稳定，尤其在训练Transformer时能提高泛化能力。实现上，每处理一个小batch就计算梯度但不立即更新，而是累加到缓冲区，达到预设步数后再统一更新并清零缓冲区。虽然会增加训练时间，但可在不增加显存的前提下使用更大有效batch size，是大模型训练的常见技巧。
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