AdEMAMix的性能優勢確實會隨著任務和數據集的不同而有所變化。在處理大規模數據集和複雜模型時，AdEMAMix能夠充分發揮其優勢，因為它能夠有效地利用過去的梯度信息，從而加速收斂並提高最終性能。然而，在數據量較小或模型較簡單的情況下，AdEMAMix的優勢可能不明顯，甚至可能無法超越基準優化器如AdamW。
具體來說，當數據集的樣本數量不足以支持長期的梯度累積時，AdEMAMix可能會面臨挑戰。此外，在需要快速適應新數據或面對突發的數據分佈變化的任務中，過度依賴舊的梯度信息可能會導致模型的性能下降。在這些情況下，基準優化器可能會因其對新信息的敏感性而表現得更好。