那么这行代码说明loss的计算其实在Llama代码里就写好了,没错,就是在LlamaForCausalLM类的forward函数里: LlamaForCausalLM类的forward函数 首先,对logits(已经经过lm_head,表示对vocab的scores)进行shift,截掉序列的最后一个;对labels进行shift,截掉序列的第一个位置。其中索引的...表示对此维度之前的维度都不做处理...
最后,可以看出不管是PreTraining阶段还是SFT阶段,loss函数都是一样的,只是计算的方式存在差异,PreTraining阶段计算的是整段输入文本的loss,而SFT阶段计算的是response部分的loss。 附录 个人学习Notes-大模型SFT介绍 大模型大在哪里?好好给它算一算显存 大模型配置生成参数的解释 大模型SFT真的能学到新知识吗? 从样...
SFT损失函数（SFT loss）是一种常用于人脸识别任务的损失函数。在人脸识别中，我们希望将不同人的人脸图像映射到不同的特征空间中，以便于通过特征向量的距离来判断是否为同一个人。SFT损失函数可以帮助我们实现这个目标。SFT损失函数的全称是Softmax Triplet Loss，它由两部分组成：Softmax Loss和Triplet Loss。首先，...
-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。
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。
基于loss的参数设定: 使用语义分割概率图来作为类别先验: 此时,基于先验的映射关系为: 3.1 Spatial Feature Transform SFT层 ① 参数对 空间特征变换(SFT)层学习"基于先验条件Ψ,输出调制参数对(γ,β)"的映射函数M. 即 ,M理论上来说应该是任意的方程,但是这里还是指采用卷积神经网络来做这个映射关系,同时SFT得到...
幻觉可能是 LLM 话题讨论度最高的一个问题,因为其实验成本小,并且可以通过魔改网络结构、loss 函数、推理方式、训练方法等技巧来稍微缓解,备受学术界青睐。然而,工业界却并不是特别在乎这个问题,主要原因有下面几点: 1. 广义幻觉和狭义幻觉在降低用户的...
幻觉可能是 LLM 话题讨论度最高的一个问题,因为其实验成本小,并且可以通过魔改网络结构、loss 函数、推理方式、训练方法等技巧来稍微缓解,备受学术界青睐。然而,工业界却并不是特别在乎这个问题,主要原因有下面几点: 广义幻觉和狭义幻觉在降低用户的交互体验时并无明显区别,做通用 AI 助手并不需要区分这两种情况,而...
训练loss 曲线如下所示,即便训练了 2T 的 token 也暂时没有看到饱和现象: 3.2.3 Llama 2预训练模型评估 与开源模型在各个任务上的表现的比较: 除了代码基准测试之外,Llama 2 7B和30B模型在所有类别上都优于相应大小的MPT模型。Llama 2 7B和34B在所有类别的基准测试中都优于Falcon 7B和40B。此外,Llama 2 70B模...
目标函数:通常使用语言建模损失(Language Modeling Loss),即根据前文预测下一个词的损失,来优化模型参数。 3. 实际应用 预训练模型为后续的微调阶段提供了丰富的先验知识,使得模型能够快速适应各种特定任务。例如,BERT、GPT等预训练模型已经成为NLP领域的基石。 二、SFT有监督微调:精准适配特定任务 1. 概念解析 SFT有...