研究：RL训练大模型，SGD能否替代内存吃紧的AdamW？
burkov · x · 2026-09-15
文章指出，强化学习（尤其是带可验证奖励的 RL）已成为提升大模型推理、安全与对齐的关键技术。实践中人们沿用预训练和监督微调的标配 AdamW，但它内存开销大。
RL 的学习环境本质不同：模型在线采样自己的数据、反馈稀疏且非平稳。这引出问题：AdamW 中复杂的、吃内存的机制——动量与逐参数自适应学习率——在 RL 中是否真的必要？文章评估了不保存任何优化器历史状态、内存占用显著更低的朴素 SGD 能否匹配或超越 AdamW。
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