对于输出文本的大型语言模型（如 GPT 系列模型），计算误差通常涉及到预测下一个词或者一系列词的概率分布，并使用特定的损失函数来衡量模型预测与真实值之间的差异。下面是详细步骤：
- 模型输出:
- 模型在给定前文（或上下文）的条件下输出一个概率分布，这个分布表示下一个词是词汇表中每个词的概率。
- 真实标签:
- 真实标签通常是一个“one-hot”编码的向量，表示实际出现的下一个词。在这个向量中，实际单词的位置为 1，其余位置为 0。
- 损失函数:
- 对于语言模型，常用的损失函数是 交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）。这个函数衡量的是模型输出的概率分布和真实标签之间的差异。具体来说，交叉熵损失计算的是模型输出的概率分布的负对数似然在真实单词位置的值。
- 计算步骤:
- 对于单个训练样本，如果模型对于下一个词的预测概率分布是 (P)，真实的单词在词汇表中的位置是 (y)，则交叉熵损失 (L) 可以表示为：[L=−∑iyilog(Pi) ] 在实际操作中，因为 (y) 是一个 one-hot 向量，上式中只有真实单词对应位置的项会有贡献，所以损失简化为：[L=−log(Py) ] 其中 (P_y) 是模型预测的真实单词的概率。
- 批量处理:
- 在处理大量数据时，通常会计算一批数据的平均损失。这是通过对批中每个样本的损失进行求和，然后除以批中样本的数量得到的。
- 反向传播:
- 使用损失函数关于模型参数的梯度，来更新模型的参数，以此减少预测误差。
通过这种方式，即使输出是文本，语言模型也能够在训练过程中通过优化损失函数来减少预测误差，提高对下一个词或一系列词预测的准确性。在实际应用中，模型还会被评估其在多样化的文本生成、理解或其他 NLP 任务上的性能，这些任务可能需要额外的评估指标，如 BLEU、ROUGE 或者 Perplexity 等。
正文完