大模型微调中的损失函数改进

大模型微调中的损失函数改进

在大模型微调实践中，损失函数的设计直接影响模型收敛速度和最终性能。本文将分享几种实用的损失函数改进方法。

1. Focal Loss 改进

针对类别不平衡问题，可采用 Focal Loss 替代标准交叉熵损失：

import torch
import torch.nn.functional as F

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 = F.cross_entropy(inputs, targets, reduction='none')
        pt = torch.exp(-ce_loss)
        focal_loss = self.alpha * (1-pt)**self.gamma * ce_loss
        return focal_loss.mean()

2. Label Smoothing 改进

使用平滑标签避免过拟合：

# 在训练循环中应用
smoothing = 0.1
loss = F.cross_entropy(outputs, targets, label_smoothing=smoothing)

3. 动态损失权重调整

根据训练进度动态调整损失权重：

# 渐进式损失权重衰减
epoch = 50
weight_decay = max(0.1, 1.0 - epoch/100)
final_loss = ce_loss + weight_decay * auxiliary_loss

这些改进在实际部署中可提升模型泛化能力，建议结合具体任务场景进行调优。