大模型训练常用优化算法包括

大模型训练中的优化算法是机器学习和深度学习中不可或缺的一部分，它们负责在训练过程中调整网络参数，以最小化损失函数并提高模型性能。以下是一些常用的优化算法：

1. 随机梯度下降（SGD）：这是最基本的优化算法之一，通过随机选择权重更新方向来最小化损失函数。SGD的优点是简单易实现，但缺点是容易陷入局部最优解，收敛速度较慢。

2. 批量梯度下降（BGD）：与SGD类似，BGD也是通过随机选择权重更新方向来最小化损失函数。但是，BGD每次只更新一个批次的权重，这样可以更快地收敛到全局最优解。

3. Adagrad：Adagrad是一种自适应的优化算法，它根据当前权重更新的方向计算梯度，然后使用这个梯度来更新权重。Adagrad可以加速收敛速度，但它可能会在某些情况下产生不稳定的结果。

4. RMSProp：RMSProp是一种基于二阶导数的优化算法，它通过计算梯度的平方根来更新权重。RMSProp可以加速收敛速度，并且在某些情况下可以提供更好的性能。

5. Adam：Adam是一种自适应的学习率优化算法，它通过计算梯度的一阶和二阶矩来计算学习率。Adam可以加速收敛速度，并且在许多情况下可以提供更好的性能。

6. SGD with momentum：Momentum是一种带有动量的优化算法，它通过在每个迭代步骤中添加一个小的权重来加速收敛速度。Momentum可以加速收敛速度，并且在某些情况下可以提供更好的性能。

7. RMSProp with momentum：RMSProp with momentum是一种结合了RMSProp和Momentum的优化算法，它可以加速收敛速度，并且在某些情况下可以提供更好的性能。

8. Adagrad with momentum：Adagrad with momentum是一种结合了Adagrad和Momentum的优化算法，它可以加速收敛速度，并且在某些情况下可以提供更好的性能。

9. Adam with momentum：Adam with momentum是一种结合了Adam和Momentum的优化算法，它可以加速收敛速度，并且在某些情况下可以提供更好的性能。

10. 其他优化算法：除了上述常见的优化算法外，还有一些其他的优化算法，如Nesterov加速、AdaGrad-R等。这些算法通常用于特定的问题或数据集，可以根据具体情况选择合适的优化算法。