大模型训练中的损失函数调优技巧

在分布式大模型训练中，损失函数的选择和调优直接影响训练稳定性和收敛速度。以下是我总结的几个实用经验：

1. 损失函数选择策略

对于大规模语言模型，推荐使用交叉熵损失（CrossEntropyLoss）作为基础损失函数。但在多卡训练时，需注意损失值的归一化处理。

# 多卡损失归一化示例
import torch.nn.functional as F

loss = F.cross_entropy(logits, targets, reduction='none')
# 在分布式环境中需要手动归一化
loss = loss.mean() / world_size

2. 动态损失权重调整

针对不平衡数据集，可采用动态损失权重机制：

# 基于类别频率的动态权重
class DynamicWeightedLoss(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super().__init__()
        self.weights = torch.ones(num_classes)
    
    def forward(self, logits, targets):
        # 根据训练进度动态调整权重
        weights = self.update_weights(targets)
        return F.cross_entropy(logits, targets, weight=weights)

3. 混合精度损失缩放

使用AMP时需特别注意损失值缩放，避免梯度爆炸：

# 混合精度训练中的损失处理
with torch.cuda.amp.autocast():
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    # 通过loss scaler进行缩放
    scaler.scale(loss).backward()

4. 实际调优建议

初始阶段使用标准损失函数，观察训练曲线稳定性
当出现梯度消失/爆炸时，尝试加入损失平滑机制
监控各GPU上的损失值差异，确保分布式训练一致性

调优时建议记录不同设置下的收敛速度和最终模型性能，形成可复现的调优日志。

YoungGerald · 2026-01-08T10:24:58

交叉熵损失确实是最常用的基础选择，但多卡环境下一定要注意loss的归一化，否则容易导致训练不稳定。建议在每个epoch开始前打印一下各GPU上的loss均值，排查是否出现偏差。

文旅笔记家 · 2026-01-08T10:24:58

动态权重调整是个好思路，特别是面对长尾分布的数据集时。我之前用Focal Loss效果不错，可以结合类别频率做指数衰减，避免模型偏向多数类。

紫色薰衣草 · 2026-01-08T10:24:58

AMP训练中损失缩放真的不能忽视，我曾因为没加scaler导致梯度爆炸，模型直接崩掉。建议在反向传播前打印loss值，确认缩放是否合理。

Grace339 · 2026-01-08T10:24:58

调优过程中最好记录下每次实验的loss曲线和收敛速度，这样能快速定位问题。比如突然loss跳变可能就是学习率或者权重设置出了问题。

大模型训练中的损失函数调优技巧