大模型训练中的损失函数设计

在大模型训练中，损失函数的设计直接影响模型的收敛速度和最终性能。本文将结合实际部署经验，分享几个关键的损失函数设计方案。

损失函数类型选择

对于大语言模型训练，通常采用交叉熵损失（CrossEntropyLoss）作为基础。但在实际应用中，我们发现简单的交叉熵在长文本生成任务中容易出现梯度消失问题。因此，我们采用了标签平滑（Label Smoothing）技术：

import torch
import torch.nn as nn

# 标签平滑损失函数
class SmoothedCrossEntropyLoss(nn.Module):
    def __init__(self, smoothing=0.1):
        super().__init__()
        self.smoothing = smoothing
        self.confidence = 1.0 - smoothing

    def forward(self, pred, target):
        logprobs = torch.log_softmax(pred, dim=-1)
        nll_loss = -logprobs.gather(dim=-1, index=target.unsqueeze(1))
        smooth_loss = -logprobs.mean(dim=-1)
        loss = self.confidence * nll_loss + self.smoothing * smooth_loss
        return loss.mean()

多任务损失加权

在多任务学习中，我们采用动态损失权重策略：

# 动态损失权重
class DynamicLossWeight:
    def __init__(self, tasks):
        self.tasks = tasks
        self.weights = {task: 1.0 for task in tasks}
        self.history = {task: [] for task in tasks}

    def update_weights(self, losses):
        for task, loss in losses.items():
            self.history[task].append(loss)
            if len(self.history[task]) > 10:
                # 基于历史损失变化调整权重
                self.weights[task] = max(0.1, min(10.0, self.history[task][-1] / self.history[task][0]))

实际部署建议

1. 损失值监控：配置日志系统实时监控各任务损失值
2. 学习率调整：当损失值波动过大时，及时调整学习率
3. 梯度裁剪：防止梯度爆炸影响损失函数稳定性

在实际部署中，建议使用TensorBoard或自定义监控系统进行损失曲线可视化，确保训练过程稳定可控。