语言模型评估中的交叉熵损失 第1张

交叉熵损失是评估和训练语言模型不可或缺的工具。其在信息论中的理论基础，结合其在优化方面的实际优势，使其成为大多数 NLP 任务的标准选择。

了解交叉熵损失不仅能深入了解模型的训练方法，还能了解其基本局限性以及语言建模中的权衡问题。随着语言模型的不断发展，交叉熵损失仍然是一个基石指标，可以帮助研究人员和从业人员衡量进展并指导创新。

无论您是在构建自己的语言模型还是在评估现有模型，全面了解交叉熵损失对于做出明智决策和正确解释结果都至关重要。