盘古大模型 PANGULARGEMODELS-查看训练任务详情与训练指标:训练损失值指标介绍

时间：2024-09-05 14:59:05

盘古大模型 PANGULARGEMODELS

训练损失值（Training Loss）是一种衡量模型预测结果和真实结果差距的指标，通常情况下越小越好。

一般来说，一个正常的Loss曲线是单调递减的，即随着训练的进行，Loss值不断减小，直到收敛到一个较小的值。以下给出了几种正常的Loss曲线形式：

图2 正常的Loss曲线：平滑下降

图3 正常的Loss曲线：阶梯下降

如果您发现Loss曲线出现了以下几种情况，可能意味着模型训练状态不正常：

Loss曲线上升：Loss曲线上升的原因可能是数据质量差，或学习率设置过大，使得模型在最优解附近震荡，甚至跳过最优解，导致无法收敛。您可以尝试提升数据质量或减小学习率来解决。
图4 异常的Loss曲线：上升

Loss曲线平缓，保持高位：Loss曲线平缓且保持高位不下降的原因可能是目标任务的难度较大，或模型的学习率设置过小，导致模型的收敛速度太慢，无法达到最优解。您可以尝试增大训练轮数或者增大学习率来解决。
图5 异常的Loss曲线：平缓且保持高位

Loss曲线异常抖动：Loss曲线异常抖动的原因可能是训练数据质量差，比如数据存在噪声或分布不均衡，导致训练不稳定。您可以尝试提升数据质量来解决。
图6 异常的Loss曲线：异常抖动

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