交叉熵损失越小。在训练过程中，通过调整模型的参数，使得交叉熵损失最小化，从而让模型的预测结果尽可能接近真实结果。除了交叉熵损失，在一些特定的任务或场景中，也可能会使用其他损失函数，如均方误差损失（Mean Squared Error Loss）等，具体使用哪种损失函数需要根据任务的性质和特点来决定。
-SFT损失的公式为(l_1/n_1+l_2/n2+l_3/n_3)/3,其中l_i是输入i的损失,n_i是输入i的令牌数。 -SFT损失可以与因果注意力掩码一起使用,以确保正确的词元会计。 -PyTorch交叉熵损失函数可用于计算损失,并可选择使用“均值”方法。
这里可以简单展开一下梯度的公式: ∇θLRLHF=−Ex∼πθ[R(x)∇θlogπθ(x)] SFT的Loss是基于token级别的平均损失,而RLHF的Loss则是根据奖励模型评分加权后的损失。 尽管在 RLHF 中,奖励模型 R(x) 对整个序列的评分是相同的,但在实际的 RLHF 训练过程中,引入了 Critic 模型。Advantage 函数...
loss=l1+l2+l3n1+n2+n3 当不同轮次的输出长度不同时,这种 loss 和刚才的不等价。多轮对话中输出较短的权重被降低了,输出较长的被提高了。所以结果就是短输出的数据训练不够充分。 Packing 假设我们有两个对话,第一个是单轮对话,第二个是三轮对话。 正确的 loss loss = \frac{1}{4}(\frac{l_{11}...
sft 的 prompt 不做 loss,但这并不是说它不能做 loss。主要原因是 prompt 的同质化比较严重,不做 loss_mask 的话,同样的一句话会被翻来覆去的学,但如果你能保证你的每条 prompt 都是独一无二的,就完全可以省去 prompt 的 loss_mask 环节。对了,session 数...
> ] assistant_mask = [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 # system和user部分 0, 1, 1, 1, 1 # assistant部分(不包括<|assistant|>标记) ] labels = [ -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, # 被忽略部分 -100, 45678, 45679, 45680, 103 # 只保留助理回复的loss计算 ...
这就只剩下G1和D1需要学习。作者提出循环一致性损失( cycle consistency loss)。这个损失不会以任何方式惩罚高频细节的生成,同时确保SR图像与LR图像保持一致。最后,生成器损失为: 为了使生成器能够在给定的单一图像中生成一个以上的解决方案,它必须接收和应用随机信息。超分辨率图像之间的变化将主要是高频纹理的随机...
5.1 预训练数据与loss计算 在SFT中,预训练数据主要用于模型初始化,无需标签。有监督数据用于计算损失,交叉熵损失函数是常用选择,旨在衡量模型预测与实际标签之间的差距。 5.2 词表大小的定义 词表大小定义了模型处理词汇的数量,通常等于训练数据集中所有唯一单词的数量,加一些特殊标识符(如[UNK]、[PAD]、[CLS]等)...
很多同学对SFT(监督微调)了如指掌,仿佛掌握了什么万能公式。然而,一提到RLHF(基于人类反馈的强化学习)优化进程,他们就一脸茫然了😮。首先,SFT只是根据大模型输出的token来计算loss,训练时的loss值比NLU等任务高很多。而RLHF则是先用心打造Reward Model,再借助PPO算法,完美契合人类偏好。为什么RLHF效果更出色呢?