大模型训练中的 logits 是什么

简述:大模型输出的原始得分。

Logits 在中文技术文献中通常直接使用英文术语,没有统一的中文译名。

在大模型训练中,​​Logits​​ 可以理解为模型对每个预测结果的"原始打分",它直接反映了模型对不同类别的"倾向性",但尚未转换为概率。以下是通俗解释:


​Logits 是什么?​

  1. ​直观理解​

    假设你问大模型:"明天会下雨吗?"模型可能会输出三个选项的原始分数:

    • 下雨:2.5

    • 不下雨:-1.0

    • 阴天:0.3

      这些数值就是 ​​Logits​​,它们表示模型对每个选项的"信心值",数值越大代表模型越倾向于该结果。

  2. ​技术定义​

    Logits 是模型最后一层神经网络的原始输出,​​未经过任何归一化处理​​(如 Softmax)。它的特点是:

    • 可以是任意实数(正数、负数,甚至极大/极小值)。

    • 不直接代表概率(总和不一定为1)。


​Logits 的作用​

  1. ​训练阶段:指导模型学习​

    • ​计算损失​ ​:模型通过 Logits 直接计算损失(如交叉熵损失)。例如,若正确答案是"下雨",但模型对"下雨"打分为 2.5,对"不下雨"打分为 -1.0,损失会衡量这种预测偏差。

    • ​反向传播​​:Logits 的数值差异会影响梯度更新,帮助模型调整参数,提升预测准确性。

  2. ​推理阶段:决定最终预测结果​

    • ​选择最大值​ ​:在预测时,模型只需取 Logits 中数值最大的那个类别。例如,[2.5, -1.0, 0.3](@ref)中最大值是 2.5,对应"下雨"。

    • ​避免冗余计算​​:直接取最大值比先转换为概率再选类别更高效。

  3. ​灵活适配任务​

    • ​多分类​​:如文本分类(新闻、娱乐等)。

    • ​生成任务​​:如语言模型预测下一个词时,Logits 对应词汇表中每个词的得分。


​Logits 为什么重要?​

  1. ​数值稳定性​

    直接输出 Logits 而非概率,能避免梯度消失或爆炸问题(例如概率接近0时梯度趋近于0)。

  2. ​模型表达自由​

    Logits 允许模型输出任意实数,无需受限于概率的约束(如总和为1),从而更灵活地学习复杂关系。

  3. ​统一处理不同任务​

    无论是分类、生成还是强化学习,Logits 都能作为中间结果适配不同损失函数(如交叉熵、对比损失)。


​Logits 与概率的区别​

​特性​ ​Logits​ ​概率(Softmax后)​
数值范围 任意实数(如 -100, 50) 0~1 之间
总和 无限制 必须为1
直接含义 模型的"原始倾向性" 明确的概率解释
计算效率 高效(无需转换) 需额外计算 Softmax

​举个实际例子​

假设大模型要分类图片中的动物:

  • ​Logits 输出​ ​:[猫: 3.2, 狗: 1.5, 鸟: -0.8](@ref)

  • ​Softmax 转换后​ ​:[猫: 0.78, 狗: 0.19, 鸟: 0.03](@ref)

  • ​预测结果​​:模型认为图片最可能是猫(概率最高)。


​总结​

Logits 是模型输出的"原始信号",它直接反映模型对每个选项的倾向性,是训练和推理的核心中间结果。通过 Softmax 转换后,Logits 变成可解释的概率,但实际应用中(如预测时)通常直接使用 Logits 的最大值,兼顾效率与准确性。

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