大模型训练中常用的优化器是？A. AdamWB. RMSPropC. SGDD. AdaGrad

考查要点：本题主要考查对深度学习中常用优化器的了解，特别是大模型训练中的主流选择。
解题核心：需明确不同优化器的特点及适用场景，重点理解AdamW在大模型训练中的优势。
关键点：

1. AdamW是Adam优化器的改进版，解决了权重衰减处理的问题，特别适合大规模模型训练。
2. 大模型训练需高效、稳定，AdamW因自适应学习率和动量机制被广泛采用（如BERT等）。
3. 其他选项（如SGD、RMSProp、AdaGrad）虽有效，但在大规模场景下表现不如AdamW。

选项分析

A. AdamW

• 特点：结合Adam的动量和自适应学习率，修正了原Adam中权重衰减的实现问题。
• 优势：在大模型训练中能有效平衡优化速度与稳定性，被主流框架（如PyTorch）推荐为默认优化器。

B. RMSProp

• 特点：通过指数移动平均调整学习率，适合处理稀疏梯度。
• 局限：需手动调整学习率，对大规模模型优化效率较低。

C. SGD

• 特点：基础优化器，依赖随机梯度下降。
• 局限：收敛速度慢，需手动调参，难以应对大模型复杂场景。

D. AdaGrad

• 特点：自适应学习率，适合非平稳目标函数。
• 局限：学习率衰减过快，长期训练效果不稳定。

结论：AdamW因结合动量、自适应学习率及优化权重衰减，在大模型训练中表现最优。