在大模型训练过程中，损失函数的选择和调优对模型性能有着至关重要的影响。本文将通过对比不同损失函数的实现方式与调优策略，帮助读者更好地理解如何在实际项目中应用。
损失函数基础
常用的损失函数包括交叉熵损失（CrossEntropyLoss）、均方误差（MSELoss）以及自定义损失函数等。以文本生成任务为例，使用交叉熵损失是标准做法，其计算公式为：
loss = -Σ(y_i * log(p_i))
其中 y_i 是真实标签的 one-hot 向量，p_i 是模型输出的概率分布。
实际调优步骤
1. 基准测试
首先使用默认设置进行训练，观察损失曲线变化：
import torch.nn as nn
# 定义损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
# 模型输出与标签
output = torch.randn(32, 1000) # batch_size=32, vocab_size=1000
labels = torch.randint(0, 1000, (32,))
loss = loss_fn(output, labels)
print(f"Baseline Loss: {loss.item()}")
2. 调优策略
温度系数调整
通过引入温度参数（temperature）控制输出分布的平滑程度，降低过拟合风险：
# 温度系数调优
temperature = 1.0
output_scaled = output / temperature
loss = loss_fn(output_scaled, labels)
加权损失函数
对于类别不平衡的数据集，可采用加权损失函数提升小类别识别能力：
# 计算类别权重
class_weights = torch.tensor([1.0, 2.0, 0.5]) # 示例权重
loss_fn_weighted = nn.CrossEntropyLoss(weight=class_weights)
loss = loss_fn_weighted(output, labels)
总结
损失函数调优需要结合具体任务场景进行，建议从基础的交叉熵开始，逐步引入温度系数或权重调整策略。通过可视化损失曲线与验证集性能，可有效提升模型泛化能力。
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