损失函数

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在训练大模型时，如何设计合适的损失函数？

引言在深度学习、机器学习领域，损失函数是衡量模型性能根本指标，在训练大模型时，如何设计合适损失函数是提高模型性能重点因素，本文将探讨在训练大模型时如何设计合适损失函数，旨在为研究人员、工程师供应指导、参考。

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引言在推荐系统中，排序模型是至关重点一个环节，排序模型目是对候选物品实行排序，以供应给使用者最相关、最感兴致推荐结果，可是，在实际应用中，如何设计一个合适损失函数来引导模型学习更好排序策略是一个亟待搞定难题，本文将祥明探讨精排时如何设计合适损失函数以引导模型学习更好排序策略。

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引言在深度学习领域，训练大模型时选择合适损失函数对于改良模型性能至关重点，损失函数是衡量模型预测值与真实值之间差异数学函数，其设计好坏直接影响到模型泛化本事、到底效果，于是，本文将祥明介绍如何设计合适损失函数，并探讨相关技术应用与挑战。

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引言推荐系统是当下互联网产品中不可或缺一部分，它能够根据使用者行为、偏好供应个性化内容、服务，在推荐系统中，排序策略是非常重点一环，它直接影响到使用者体验、满意度，精排〔Fine-tuning〕是改良排序策略一种方法，通过调整模型参数来提高推荐准确性、相关性，而损失函数作为模型训练核心组成部分，在