如何在极高维参数空间保证梯度有效和训练过程稳定性？adam中偏差校正起到什么核心作用？
在深度学习的发展历程中，模型结构的创新和优化算法的演进始终紧密关联。每一次模型规模的提升，都会带来训练难度的显著增加，而优化算法的选择直接影响模型能否有效学习、收敛以及泛化。在这种背景下，Transformer 模型以其卓越的序列建模能力和高度并行化特征，迅速成为自然语言处理及其他领域的核心架构。然而，当研究者和工程师面对数亿乃至千亿级参数时，一个基本问题出现了：如何在极高维的参数空间中，保证梯度的有效利用和训练过程的稳定性？