大型语言模型中的损失函数及其应用场景解读

本文深入探讨了几种重要的损失函数概念，包括KL散度和交叉熵。详细解释了这些函数的应用场合及其区别，在多任务学习中的调节技巧以及分类任务选用交叉熵而非均方误差的原因，并阐述了信息增益与多分类情况下的损失函数应用细节，还提供了在极值情形下求解Softmax函数的方法指导。 适合人群：有一定机器学习背景的研究人员和开发者。 使用场景及目标：本文章主要帮助深度理解和正确运用常见的损失函数于模型构建与评估过程中，特别关注在LLMs和复杂的数据集环境下。 其他说明：通过对理论与实际案例讨论的形式呈现知识点，旨在加深从业者对该领域的把握力。