大模型微调过程中的损失函数设计

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。本文结合实际部署经验，分享一个可复现的损失函数优化方案。

核心问题

传统交叉熵损失在处理长尾分布或多标签任务时表现不佳，容易导致模型偏向多数类。在实际业务场景中（如医疗诊断、金融风控），这种偏差会影响模型的泛化能力。

解决方案

采用Focal Loss作为基础损失函数，并结合动态权重调整机制：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class CustomFocalLoss(nn.Module):
    def __init__(self, alpha=0.25, gamma=2.0, reduction='mean'):
        super(CustomFocalLoss, self).__init__()
        self.alpha = alpha
        self.gamma = gamma
        self.reduction = reduction

    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
        
        # 动态权重调整：根据epoch动态调节alpha
        if hasattr(self, 'current_epoch'):
            alpha_decay = max(0.05, 0.25 * (0.95 ** self.current_epoch))
            focal_loss = alpha_decay * focal_loss
        
        if self.reduction == 'mean':
            return focal_loss.mean()
        elif self.reduction == 'sum':
            return focal_loss.sum()
        else:
            return focal_loss

部署建议

1. 参数调优：alpha初始设为0.25，gamma设为2.0
2. 动态调整：在训练过程中每5个epoch更新一次alpha值
3. 监控指标：记录loss变化率和各类别准确率，避免过拟合

该方案已在多个生产环境验证，能有效提升模型对少数类样本的识别能力，推荐在需要平衡类别分布的场景下使用。