大模型训练调优技巧分享：从损失函数到优化器选择

在大模型训练调优中，损失函数和优化器的选择直接影响模型收敛速度和最终性能。本文分享几个实用技巧。

损失函数调优 对于分类任务，交叉熵损失是基础选择，但当数据不平衡时可考虑Focal Loss。以PyTorch为例：

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()

优化器选择策略 AdamW在大多数场景表现良好，但对大模型训练可考虑LAMB优化器。使用HuggingFace的transformers库：

from transformers import AdamW
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5, eps=1e-8)

实际部署建议

损失函数选择需结合具体业务场景
优化器学习率设置要根据batch size动态调整
建议使用梯度裁剪防止梯度爆炸
定期监控训练损失变化趋势，及时调整超参数

这些技巧已在多个大模型项目中验证有效，建议根据实际数据分布和计算资源进行调优。

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