Loss-function — это фундамент обучения нейросетей. Она показывает, насколько сильно текущий ответ модели отличается от правильного, и помогает корректировать параметры на каждом шаге.
Короткое определение
Loss-function — это математическая функция, которая измеряет ошибку модели во время обучения. Её значение указывает, насколько плохо или хорошо модель справилась с задачей.
Подробное объяснение
Когда модель делает прогноз, его сравнивают с правильным ответом. Loss-function превращает эту разницу в конкретное число — «степень ошибки». Чем больше значение, тем хуже модель выполнила задачу.
После вычисления ошибки запускается механизм обратного распространения — backpropagation. Он корректирует параметры модели так, чтобы в следующий раз loss стал меньше. Этот цикл повторяется миллионы раз, пока модель не научится работать стабильно.
Существуют разные типы loss-функций: — cross-entropy для текстовых и классификационных задач, — MSE для регрессий, — contrastive loss для эмбеддингов, — RLHF loss для обучения на человеческих оценках.
Чем точнее подобран тип loss, тем быстрее и качественнее обучается модель. Неподходящая функция может замедлить обучение или привести к нестабильным результатам.
Loss-function используется на всех этапах: от обучения больших LLM до дообучения корпоративных моделей на внутренних данных.
В российских системах — YandexGPT, GigaChat, VK AI — loss-функции также лежат в основе обучения и fine-tuning, определяя, насколько точно модель адаптируется под язык и задачи.
Примеры использования
- Сравнение прогнозов модели с правильными ответами в обучении.
- Настройка точности в задачах классификации.
- Оптимизация эмбеддингов для поиска.
- Обучение reward-модели в RLHF.
- Проверка стабильности модели на валидационном датасете.
Связанные термины
- Backpropagation
- Обучение модели
- Параметры модели
- Contrastive Learning
- RLHF