如何优化大模型训练损失

大模型的对数似然（Log Likelihood）是衡量模型预测概率分布与真实数据分布之间差异的核心指标，数值越高代表模型对数据的拟合度越好，即模型越“确信”其生成的答案是正确的，在理解大语言模型（LLM）时，我们常听到“损失函数”或“准确率”这些词，但对数似然才是模型在训练底层真正优化的目标，它回答了这样一个问……