深度学习中的损失函数都有哪些，大模型时代主要用的损失函数有哪些，中间有什么区别？
一、深度学习中常见的损失函数（按任务类型分类）
1. 回归任务
- MSE（Mean Squared Error）：L2损失，对异常值敏感
- MAE（Mean Absolute Error）：L1损失，鲁棒性好
- Huber Loss：MSE与MAE的折中，平滑过渡
- Log-Cosh Loss：平滑的MAE近似，二阶可导
2. 分类任务
- 交叉熵损失 Cross Entropy Loss
- 二分类：Binary Cross Entropy (BCE)
- 多分类：Categorical Cross Entropy (CCE)
- 带Softmax：Softmax + CCE（最常用）
- Hinge Loss：SVM风格，用于最大间隔分类
- Focal Loss：解决类别不平衡（RetinaNet提出）
- Label Smoothing Cross Entropy：防止过拟合，提升泛化
3. 序列/生成任务
- CTC Loss（Connectionist Temporal Classification）：用于语音识别等输入输出不对齐场景
- 负对数似然（NLL Loss）：常与LogSoftmax配合
二、大模型时代主要使用的损失函数
核心答案：大模型（尤其是LLM）几乎统一使用「带Label Smoothing的交叉熵损失」
1. 标准形式：
loss = CrossEntropyLoss(logits, labels, label_smoothing=0.1)
2. 为什么是它？
- 理论基础扎实：最大化似然 = 最小化交叉熵，符合语言建模本质（预测下一个token的概率分布）
- 梯度性质好：配合Softmax，梯度计算稳定，适合大规模优化
- 可扩展性强：适用于自回归（GPT）、自编码（BERT）、Encoder-Decoder（T5）等所有主流架构
- Label Smoothing加持：
- 防止模型对“正确标签”过度自信 → 提升泛化能力
- 缓解过拟合，尤其在数据量巨大但存在噪声时效果显著
- 原理：将one-hot标签 [0,0,1,0] → [ε/K, ε/K, 1-ε, ε/K]（K为词表大小）
3. 其他相关变体（面试加分项）
- Token-level vs Sequence-level Loss：大模型通常按token计算loss，忽略padding
- Masked Language Modeling Loss（BERT）：只计算被mask位置的交叉熵
- 对比学习损失（Contrastive Loss）：如InfoNCE，在多模态大模型（CLIP）中常用
- RLHF阶段的损失：PPO中的策略梯度损失 + KL散度约束（非监督学习阶段）
三、与传统损失函数的区别
核心目标 | 分类准确、回归拟合 | 语言建模、序列生成、世界知识压缩 |
损失函数 | MSE, Hinge, Focal等任务定制 | 统一使用带Label Smoothing的交叉熵 |
输出空间 | 固定类别/数值 | 超大词表（50K~100K+ token） |
优化重点 | 防止欠拟合、调参 | 防止过拟合、提升泛化、稳定训练 |
正则化手段 | Dropout, L2正则 | Label Smoothing + 大数据 + 大模型容量 |
梯度特性要求 | 一般 | 必须稳定、可并行、支持超长序列 |
✅ 关键区别总结：大模型不再追求“任务特异性损失”，而是回归“语言建模本质”——用最基础、最通用的概率建模损失（交叉熵）+ 正则化技巧（Label Smoothing），靠数据和规模取胜。
四、面试回答技巧（STAR结构 + 亮点提炼）
✅ 标准回答模板：
“在深度学习中，损失函数根据任务类型分为回归类（如MSE、MAE）、分类类（如交叉熵、Hinge Loss）和序列类（如CTC）。但在大模型时代，尤其是LLM（如GPT、LLaMA、BERT），几乎全部采用带Label Smoothing的交叉熵损失函数。”
“这是因为语言建模本质是下一个token的条件概率预测，交叉熵天然适配概率建模目标；而Label Smoothing通过软化one-hot标签，有效缓解大模型在海量数据下的过拟合问题，提升泛化能力。”
“相比传统任务中使用的Focal Loss或Hinge Loss，大模型更强调通用性、稳定性和可扩展性，交叉熵+Label Smoothing在超大词表、超长序列、千亿参数下表现稳健，已成为工业界和学术界的默认选择。”
“当然，在RLHF阶段会切换为PPO等强化学习损失，但在预训练和SFT阶段，交叉熵仍是绝对主流。”
✅ 高阶加分回答（体现深度）：
- “其实交叉熵等价于最小化模型分布与经验分布的KL散度，这在信息论角度是最自然的语言建模目标。”
- “Label Smoothing可以看作是在标签空间引入均匀分布先验，避免模型熵坍缩（entropy collapse）。”
- “最近也有工作探索替换交叉熵，比如用序列级损失（如BLEU优化）或对比损失，但在大规模预训练中尚未取代交叉熵的地位。”
- “在MoE模型中，辅助损失（如负载均衡loss）会与交叉熵联合优化，但主损失仍是交叉熵。”
五、可能的追问 & 应对
Q：为什么不用MSE做分类？ → A：MSE假设输出是连续值，且误差服从高斯分布；分类是离散概率分布，交叉熵更符合信息度量本质，梯度也更合理。
Q：Label Smoothing的ε怎么选？ → A：经验上0.05~0.2，LLaMA用0.1，太大会模糊标签，太小没效果。可作为超参调优。
Q：交叉熵和NLL Loss区别？ → A：NLL作用于log概率，常与LogSoftmax配对；交叉熵内部包含Softmax+log+NLL，二者在数值上等价。
Q：大模型有没有尝试不用交叉熵的？ → A：有，比如用对比学习（CLIP）、MAE式重建损失（非自回归）、甚至强化学习直接优化任务reward，但预训练阶段交叉熵仍是基石。
✅ 总结一句话应答（电梯演讲版）：
“大模型时代，损失函数高度统一：带Label Smoothing的交叉熵损失，因其完美契合语言建模的概率本质、梯度稳定、泛化强，成为千亿参数时代的默认选择。”