模型微调时损失函数设计方法

模型微调时损失函数设计方法

在大模型微调过程中，损失函数的设计直接影响模型的收敛速度和最终性能。本文分享几种实用的损失函数设计策略。

基础交叉熵损失

import torch
import torch.nn.functional as F

def cross_entropy_loss(predictions, targets):
    return F.cross_entropy(predictions, targets)

加权交叉熵损失

当数据集存在类别不平衡时，可使用加权损失：

import torch.nn as nn

class WeightedCrossEntropy(nn.Module):
    def __init__(self, weight=None):
        super().__init__()
        self.weight = weight
        
    def forward(self, predictions, targets):
        return F.cross_entropy(predictions, targets, weight=self.weight)

多任务学习损失

# 任务权重可调
loss1 = F.cross_entropy(pred1, target1)
loss2 = F.mse_loss(pred2, target2)
combined_loss = 0.7 * loss1 + 0.3 * loss2

安全提醒：本文仅分享通用损失函数设计方法，不涉及任何漏洞利用技术。建议在测试环境中验证代码逻辑，避免在生产环境直接使用未经充分测试的自定义损失函数。

实践建议

1. 使用梯度检查防止梯度爆炸
2. 设置合理的学习率衰减策略
3. 定期监控训练过程中的loss变化趋势