模型微调时损失函数选择

在大模型微调过程中，损失函数的选择直接影响模型性能和收敛速度。本文记录了在实际测试中遇到的几个关键问题。

问题场景：在对LLaMA模型进行下游任务微调时，发现使用交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）训练效果不佳，模型准确率始终维持在较低水平。

踩坑过程：

首先尝试标准的交叉熵损失函数，结果发现梯度消失现象严重
尝试添加标签平滑（Label Smoothing）参数，但效果依然不理想
通过查看论文发现，在某些场景下使用Focal Loss反而能获得更好效果

可复现步骤：

import torch
import torch.nn as nn

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

# Focal Loss实现
class FocalLoss(nn.Module):
    def __init__(self, alpha=1, gamma=2):
        super(FocalLoss, self).__init__()
        self.alpha = alpha
        self.gamma = gamma

    def forward(self, inputs, targets):
        ce_loss = nn.CrossEntropyLoss()(inputs, targets)
        pt = torch.exp(-ce_loss)
        focal_loss = self.alpha * (1-pt)**self.gamma * ce_loss
        return focal_loss

建议：在实际应用中，建议先进行小规模测试，对比不同损失函数的收敛曲线再做选择。

安全提示：本测试仅用于学术研究和模型优化，请勿用于任何恶意用途。