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多くの他のモデルを学習させるための基盤的な手法です。損失をパラメータで偏微分して勾配を算出し、学習率を用いてパラメータを更新します。派生手法には、バッチ法、確率的手法、適応的手法（Adam、RMSProp）があります。ガバナンスの観点では、収束挙動の追跡、適切な学習率スケジュールの設定、勾配爆発・勾配消失の検知、ならびに再現性および監査対応のための学習実行ログの記録が含まれます。
ディープラーニング研究チームは、言語モデルのトレーニングに Adam（適応的な勾配降下法の一種）を使用しています。学習率の変化、勾配ノルム、損失曲線を ML 実験追跡プラットフォームに記録することで、高品質なチェックポイントの再現と、トレーニング不安定性の迅速な診断を実現しています。
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