大模型训练中的损失函数选择与优化

在大模型训练中，损失函数的选择直接影响模型收敛速度和最终性能。本文基于实际部署经验，分享几种关键损失函数的实践方案。

核心损失函数对比

交叉熵损失（CrossEntropyLoss） 是NLP任务的标准选择，适用于分类任务。在实际部署中，建议使用torch.nn.CrossEntropyLoss()并配合label_smoothing参数来提升泛化能力：

loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss(label_smoothing=0.1)

对比损失（Contrastive Loss） 适用于孪生网络架构，特别在相似度计算任务中表现优异。实际应用中需注意温度系数调节：

# 温度缩放的对比损失
loss_fn = lambda sim, labels: F.cosine_similarity(sim1, sim2) / temperature

实际优化策略

1. 多任务学习中的损失平衡：通过可学习权重动态调整各任务损失权重
2. 混合精度训练中的损失稳定化：使用梯度缩放避免数值溢出
3. 分布式训练中的损失同步：确保多卡训练时损失计算一致性

复现步骤

1. 准备数据集并构建模型
2. 选择合适的损失函数并设置参数
3. 使用torch.cuda.amp进行混合精度训练
4. 监控训练过程中的损失变化趋势

建议在实际部署前，先在小规模数据上验证不同损失函数的收敛特性，避免盲目选择。