你在微调一个 Transformer，用 Adam，lr=1e-5，weight decay=0.01，训练集 200 万条。训了 3 个 epoch 后 train loss 还在降，但 valid loss 连续 2 个 epoch 上升。同事说把 weight decay 提到 0.1 就能压住。请给出你的诊断和具体修改方案：哪些参数加 decay、哪些不加，用 AdamW 还是 Adam+L2，为什么？
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考察对 AdamW 解耦 weight decay 的理解，以及在真实微调场景里区分过拟合与优化不稳定、按参数组做取舍的能力。
回答框架 · 前两步
- 按参数组区分：bias、LayerNorm/BatchNorm 的 scale/shift 通常不加 weight decay；embedding 是否 decay 视任务和数据量而定，常不加或加较小的 wd。
- Adam+L2 不等于 AdamW：L2 是把 wd*θ 加到梯度上，再被 1/sqrt(v) 缩放，与梯度尺度耦合；AdamW 是解耦的，更新项为 -lr*wd*θ，直接作用在参数上。
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