Llama 3模型：多维度损失函数铸就大语言模型新巅峰

在人工智能领域,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)的发展风起云涌。作为这一领域的佼佼者,Llama系列模型一直备受关注。随着Llama 3的横空出世,其在模型架构、练习方法等方面的创新再次引发业界热议。本文将深入探讨Llama 3模型在练习过程中采用的多维度损失函数策略,揭示其怎样通过经心计划的损失函数组合,打造出更加强大、灵活的语言模型。
损失函数:大语言模型的指路明灯

在呆板学习领域,损失函数扮演着至关重要的脚色。它就像是为模型指明方向的指南针,引导模型不断调解参数,最终达到预期的结果。对于大型语言模型而言,损失函数的计划直接影响着模型的学习结果和最终性能。
Llama 3模型的乐成,很大程度上归功于其采用的多维度损失函数策略。这种策略不光包罗了传统的交织熵损失,还融合了多种创新性的损失函数,形成了一个全方位、多角度的学习目标体系。
Llama 3的损失函数全家福

1. 交织熵损失函数:基础中的基础

交织熵损失函数是Llama 3模型的重要损失函数。它源于信息论,用于衡量模型猜测的概率分布与真实概率分布之间的差异。在语言模型中,交织熵损失函数的计算公式如下:
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