梯度累积（Gradient Accumulation）是一种在资源受限环境中模拟更大批次训练的优化技术。其核心思想是在多个小批次上计算损失和梯度，但并不立即更新模型参数，而是将多个小批次的梯度累积求和，在达到预定的累积步数后，使用累积梯度的平均值来一次性更新模型参数。这种方法允许我们在有限的GPU内存下，有效地实现等同于大批次训练的效果。梯度累积是一种简单而强大的技术，它通过牺牲一定的训练速度（因