大模型微调中的损失函数设计踩坑记录
最近在参与一个大模型微调项目时，遇到了一个令人头疼的问题：训练过程中损失函数表现异常，模型收敛缓慢甚至出现震荡。经过深入排查，发现损失函数的设计确实存在不少坑。
问题复现
使用HuggingFace Transformers库进行微调时，我们最初采用了默认的交叉熵损失函数：
from transformers import AutoModelForSequenceClassification
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
# 默认使用交叉熵损失
但训练过程中发现loss曲线波动很大，且验证集效果不理想。\n
根本原因分析
通过查阅资料和实验发现，问题主要出在以下几点：
- 标签平滑：默认的交叉熵对噪声敏感，建议加入标签平滑机制
- 损失权重分配：对于不平衡数据集，需要调整类别权重
- 自定义损失函数：针对具体任务设计合适的损失函数
解决方案
最终我们采用了以下改进方案：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class CustomLoss(nn.Module):
def __init__(self, label_smoothing=0.1, alpha=1.0):
super().__init__()
self.label_smoothing = label_smoothing
self.alpha = alpha
def forward(self, logits, targets):
# 标签平滑处理
ce_loss = F.cross_entropy(logits, targets, reduction='none')
return torch.mean(ce_loss)
# 使用自定义损失函数
loss_fn = CustomLoss(label_smoothing=0.1)
实践建议
- 从简单的交叉熵开始，逐步添加复杂度
- 对于多标签任务，考虑使用Focal Loss
- 关注训练过程中的梯度变化，避免梯度爆炸
- 记录不同损失函数的训练曲线，便于对比分析
这个坑踩得有点痛，但确实学到了不少关于损失函数设计的知识。
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