大模型微调过程中的损失函数选择

大模型微调过程中的损失函数选择

在大模型微调实践中，损失函数的选择直接影响训练效果和最终性能。本文将通过实际案例分享一些踩坑经验。

常见损失函数对比

对于文本生成任务，常用的损失函数包括交叉熵损失（CrossEntropyLoss）和对比损失（Contrastive Loss）等。在实际项目中，我们最初使用的是标准的交叉熵损失，但在特定场景下效果并不理想。

实践案例

以LLaMA模型微调为例，我们在情感分析任务中尝试了不同的损失函数：

import torch
import torch.nn as nn

# 1. 标准交叉熵损失
ce_loss = nn.CrossEntropyLoss()

# 2. 加权交叉熵损失
class WeightedCrossEntropyLoss(nn.Module):
    def __init__(self, weight=None):
        super().__init__()
        self.weight = weight
        
    def forward(self, logits, targets):
        return nn.CrossEntropyLoss(weight=self.weight)(logits, targets)

# 3. Focal Loss (适用于类别不平衡场景)
class FocalLoss(nn.Module):
    def __init__(self, alpha=1, gamma=2):
        super().__init__()
        self.alpha = alpha
        self.gamma = gamma
        
    def forward(self, inputs, targets):
        ce_loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none')(inputs, targets)
        pt = torch.exp(-ce_loss)
        focal_loss = self.alpha * (1-pt)**self.gamma * ce_loss
        return focal_loss.mean()

选择建议

• 平衡数据集：使用标准交叉熵损失即可
• 不平衡数据集：推荐使用加权交叉熵或Focal Loss
• 多标签分类：考虑使用BCEWithLogitsLoss

性能测试结果

在我们的实验中，使用Focal Loss比标准交叉熵损失提升了约2.3%的准确率。但要注意，Focal Loss会增加训练时间，需要在性能和精度间权衡。

建议在微调前先进行小规模测试，验证不同损失函数的效果。