# Proces uczenia

EN: **Training optimization** · id `optimization`

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Trenowanie i dostrajanie](https://aiatlasgraph.com/t/training.md) › Proces uczenia

## Description

- PL: Sterowanie przebiegiem aktualizacji wag.
- EN: Steering how the weights get updated.

## In one sentence

- PL: To sterowanie tym, jak i jak szybko trening zmienia ustawienia modelu.
- EN: This controls how training changes model parameters and how large those changes are.

## Problem it solves

- PL: Uczenie trwa zbyt długo, jest niestabilne albo zużywa więcej zasobów, niż możesz przeznaczyć.
- EN: Training takes too long, becomes unstable or consumes more resources than you can allocate.

## What it does

- PL: Dobiera regułę aktualizacji, wielkość kroków i format obliczeń, a pomiary błędu pomagają reagować na problemy.
- EN: It selects update rules, step sizes and numerical formats, while error measurements help respond to problems.

## Everyday example

- PL: Podczas treningu modelu zdjęć porównujesz ustawienia kroku, zużycie pamięci i przebieg błędu, zanim wybierzesz dłuższy trening.
- EN: While training an image model, you compare step settings, memory use and error trends before choosing a longer run.

## This concerns you if you…

- PL: kontrolujesz przebieg treningu
- PL: chcesz ograniczyć czas, pamięć lub niestabilność uczenia
- EN: control a training run
- EN: want to reduce training time, memory or instability

## Keywords

AdamW · learning rate schedule · warmup · mixed precision training · gradient clipping · loss spikes · Muon · bf16 · weight decay

## How it works

- PL: Każdy krok oblicza stratę na partii, wyznacza gradient i aktualizuje parametry wraz ze stanem optymalizatora. Harmonogram, precyzja i kontrola gradientów regulują trajektorię, a walidacja oraz checkpointy pozwalają porównywać i wznawiać przebieg.
- EN: Each step calculates batch loss, obtains gradients and updates parameters with optimiser state. Schedules, precision and gradient controls regulate trajectories, while validation and checkpoints enable comparisons and recovery.

## Limits

- PL: Szum gradientów i skala operacji wpływają na stabilność. Ustawienia zależą od modelu oraz danych; niski koszt na krok może wymagać większej liczby kroków do osiągnięcia jakości.
- EN: Gradient noise and operation scales affect stability. Settings depend on models and data; low per-step costs can require more steps to achieve quality.

## Key terms

- PL: **mini-batch**: Podzbiór przykładów używany do pojedynczej aktualizacji modelu.
- PL: **stan optymalizatora**: Wartości pomocnicze zachowywane między krokami, na przykład momenty gradientów.
- EN: **mini-batch**: An example subset used for one model update.
- EN: **optimiser state**: Auxiliary values retained across steps, such as gradient moments.

## Know first

- [Propagacja wsteczna (backpropagation) (Backpropagation)](https://aiatlasgraph.com/t/backprop.md)
- [Funkcje straty (entropia krzyżowa, MSE) (Loss functions (cross-entropy, MSE))](https://aiatlasgraph.com/t/lossfunctions.md)

## Examples

- PL: optymalizatory (AdamW, Muon) · harmonogram learning rate · mieszana precyzja · stabilność treningu
- EN: optimizers (AdamW, Muon) · learning-rate schedule · mixed precision · training stability

## Subtopics (8 direct, 11 in total)

- [Harmonogram learning rate (rozgrzewka, cosinus, WSD) (Learning-rate schedules)](https://aiatlasgraph.com/t/lrschedules.md): A plan for changing the learning rate during training. Common patterns include warm-up followed by decay; WSD adds a longer stable-rate phase before the final decay, making training runs easier to extend.
- [Optymalizatory (SGD, Adam/AdamW, Muon) (Optimizers for neural network training)](https://aiatlasgraph.com/t/optimizers.md): Rules that turn a gradient into a weight update: from SGD with momentum, through adaptive Adam and AdamW, to newer matrix-aware optimisers such as Muon.
- [Oszczędzanie pamięci podczas treningu (Memory-efficient training)](https://aiatlasgraph.com/t/memefficienttraining.md): Techniques that shrink memory used by activations, gradients and optimiser states, so larger models train on the same hardware.
  - [8-bitowe stany optymalizatora (8-bit optimizer states)](https://aiatlasgraph.com/t/eightbitoptim.md): Storing optimiser statistics (e.g. Adam moments) in 8 bits with block-wise quantisation instead of 32 bits.
  - [Niskorzędowe rzutowanie gradientu (Low-rank gradient projection)](https://aiatlasgraph.com/t/galore.md): Full-parameter training in which gradients and optimiser states are kept in a low-dimensional projection.
  - [Ponowne liczenie aktywacji (gradient checkpointing) (Gradient (activation) checkpointing)](https://aiatlasgraph.com/t/gradcheckpointing.md): Only selected activations are stored; the missing ones are recomputed during backpropagation.
- [Pakowanie sekwencji w treningu (sequence packing) (Sequence packing for training)](https://aiatlasgraph.com/t/seqpacking.md): Concatenating several short examples into one context-length sequence to reduce padding in a batch.
- [Przenoszenie hiperparametrów z małego modelu na duży (μP) (Maximal update parametrization (μP) and hyperparameter transfer)](https://aiatlasgraph.com/t/mup.md): A network parametrisation under which optimal hyperparameters are tuned on a small model and transferred unchanged to a large one.
- [Rozmiar partii treningowej i akumulacja gradientu (Training batch size and gradient accumulation)](https://aiatlasgraph.com/t/batchsize.md): Choosing how many examples go into each update step: gradient accumulation over micro-batches and the critical batch size.
- [Stabilność treningu i skoki straty (Training stability)](https://aiatlasgraph.com/t/trainingstability.md): Diagnosing and mitigating instabilities such as sudden spikes or divergence in loss during long training runs of large models. The problems can be reproduced in smaller models to test safeguards in the training recipe.
- [Trening w mieszanej precyzji (FP16, BF16, FP8) (Mixed-precision training)](https://aiatlasgraph.com/t/mixedprecision.md): Running most operations in shorter number formats while keeping key values in full precision. It cuts memory use and speeds up training on modern GPUs.

## Related topics

Untyped, symmetric "see also" links.

- [Prywatność różnicowa (DP-SGD) (Differential privacy in machine learning)](https://aiatlasgraph.com/t/diffprivacy.md)
- [Przeuczenie, niedouczenie i regularyzacja (Overfitting, underfitting and regularisation)](https://aiatlasgraph.com/t/biasvariance.md)
- [Spadek gradientu i optymalizacja ciągła (Gradient descent and continuous optimisation)](https://aiatlasgraph.com/t/mathoptimization.md)
- [Strojenie hiperparametrów (Hyperparameter tuning)](https://aiatlasgraph.com/t/hptuning.md)

## Sources

- [Stanford CS336 · Language Modeling from Scratch (2025)](<https://cs336.stanford.edu/spring2025/>) `cs336` · reference: Budowa modeli, dane, trening, systemy, inferencja i post-training.
- [Berkeley CS185/285 · Deep Reinforcement Learning (2026)](<https://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/>) `rl` · reference: Uczenie przez wzmacnianie, imitacja, sterowanie i RL dla LLM.

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/optimization · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30