勾配降下法
損失関数を最小限に減少させる方向にモデルパラメータを反復的に調整する最適化アルゴリズム。
ニューラルネットワークやその他の多くのモデルをトレーニングするための基礎的な技術です。これは損失に対するパラメータの勾配を計算し、学習率を介してそれらを更新します。バリエーションにはバッチ法、確率的手法、および適応法（Adam、RMSProp）が含まれます。ガバナンスには、収束の挙動を追跡し、適切な学習率のスケジュールを設定し、勾配の発散/消失を検出し、再現性と監査のためにトレーニングの実行を記録することが含まれます。
深層学習の研究チームは、言語モデルを訓練するためにAdam（適応勾配降下の変種）を使用します。彼らは学習率の変化、勾配のノルム、および損失曲線をML実験追跡プラットフォームで記録し、高品質なチェックポイントを再現し、トレーニングの不安定性を迅速に診断できるようにしています。
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