LLM的焦点损失：未开发的潜力还是隐藏的陷阱？
分析
鉴于下一个token预测中固有的类别不平衡，这篇文章提出了关于焦点损失在LLM训练中的适用性的有效问题。虽然焦点损失可能提高稀有token的性能，但其对整体困惑度的影响和计算成本需要仔细考虑。与标签平滑或分层softmax等现有技术相比，需要进一步研究以确定其有效性。
引用 / 来源
查看原文"Now i have been thinking that LLM models based on the transformer architecture are essentially an overglorified classifier during training (forced prediction of the next token at every step)."