オプティマイザー とは？

モデルが予測を間違えたとき、「重みをどの方向にどれだけ変えれば間違いが減るか」を計算して更新するんだ。山の頂上から一番急な坂を下って谷底（最小の損失）を目指すイメージで、これを勾配降下法と言うよ。

SGD（確率的勾配降下法）は一定の学習率で素直に坂を下るシンプルな方法。Adamは過去の勾配の平均とばらつきを記憶していて、パラメータごとに学習率を自動調整するんだ。Adamの方が多くの場面で収束が速くて安定するから、迷ったらまずAdamを試すのが定番だよ。

理論的にはあり得るけど、実はディープラーニングでは局所最適解よりも「鞍点」が問題になることが多いんだ。MomentumやAdamはこれに対処しやすい設計になっているよ。それに高次元空間では局所最適解がほぼグローバル最適解と同じ性能になることが多いから、実用上はあまり心配しなくて大丈夫だよ。

学習率が大きすぎると最適値を飛び越えて発散するし、小さすぎると収束に時間がかかる。最初は0.001くらいから試して、学習曲線を見ながら調整するのが一般的だよ。学習率スケジューラーで「最初は大きく、徐々に小さく」と自動調整する方法もあるんだ。

LLMの学習ではAdamWという改良版が主流だよ。Adamに重み減衰（Weight Decay）を正しく組み込んだもので、GPTシリーズやLlamaの学習に使われている。さらに最近はメモリ効率を改善した8bit Adamや、Googleが提案したAdafactorなど、巨大モデル向けの最適化手法がどんどん研究されているんだ。