يتم إعطاؤك مقتطفًا من التعليمات البرمجية يقوم بإعداد مُحسِّن لنموذج التعلم الآلي في PyTorch. مهمتك هي تحليل الكود والإجابة على مجموعة من الأسئلة المتعلقة بتكوين المحسن.

يقوم مقتطف الكود بتهيئة مُحسِّن باستخدام الوحدة النمطية `torch.optim` في PyTorch. لديها التكوين التالي:

```بيثون
المحسن = torch.optim.Adam(parms, lr=0.015, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08,weight_decay=0)
```

تتم تهيئة المُحسِّن باستخدام المعلمات التالية:
- `parms`: قائمة بمعلمات النموذج التي سيتم تحسينها.
- `lr`: معدل التعلم الذي يحدد حجم الخطوة عند كل تحديث.
- `بيتا`: المعاملات المستخدمة لحساب المتوسطات الجارية للتدرج ومربعه.
- `eps`: قيمة صغيرة تضاف إلى المقام لتحقيق الاستقرار العددي.
- `weight_decay`: معامل تسوية L2، المعروف أيضًا باسم تحلل الوزن.

مهمتك هي الإجابة على الأسئلة التالية:

1. ما هو معدل التعلم الذي يستخدمه المُحسِّن في مقتطف التعليمات البرمجية هذا؟
2. ما هي قيم "الإصدارات التجريبية" التي يستخدمها المُحسِّن؟
3. ما هي قيمة المعلمة `eps`؟
4. ما هو الغرض من معلمة "weight_decay" في المحسن؟
5. ما هي فئة المحسن التي يستخدمها مقتطف الشفرة من الوحدة النمطية `torch.optim`؟

يجب أن يعيد الحل الخاص بك الإجابات على هذه الأسئلة.
{"source": "argilla/DistiCoder-dpo-binarized", "kind": "synthetic", "evolved_from": null}