关于Packing和 直接Batch的loss区别？

[BitVoyage]

论文中指出Packing Loss和直接Batch Loss不一致，是基于这个公式：

即：以样本为粒度，算loss 先在样本内平均，再batch内平均，两步走。

基于我的认知，SFT训练中一般是以Token为粒度算最终的loss的，即 "target token loss 总和 / target token 总数"，并非样本粒度。

我看了下你的代码实现，即modeling_llama.py文件中按直接Batch算，loss是 从 batch*seq 直接Flat成一个seq，还是直接以token为粒度计算的loss，并非样本粒度(即先在seq 求平均，再在batch求平均)

有两个问题讨论:

1. SFT中loss 最后一步的平均， 究竟应该以Token为粒度 还是以样本为粒度？
2. 如果以Token为粒度，我认为Packing和非Packing是等价的

[bys0318]

Good question! SFT中算loss通常来讲都是样本内作token-level mean，样本间作sequence-level mean，也就是等式（2）的计算方式。如果不同样本间作token-level mean，则会使target token数量多的样本更受重视（相当于被upsample），从而引入不同样本间的不平衡。如果按照你说的"target token loss 总和 / target token 总数"的总loss计算方式，只需要将代码中对每个样本原本作mean得到的token-level loss替换为作sum得到的target token loss总和即可。

[BitVoyage]

感谢回复。我有个疑问就是我查看代码中并没有发现 先样本内mean再样本间mean的内容，我是看你的README中 llama用的sorted batching，然后modeling_llama中loss是没有平均，flat成token loss序列，然后送入transformer.Trainer中训练，是transformer.Trainer中做了两次求mean吗?

[bys0318]

在packing训练使用loss weighting时self.pack_loss会被置为True，请参考if self.pack_loss:下的代码，我们首先对一个样本内每个target token上的loss乘以weight并求sum，然后多gpu上的不同样本的loss在transformer.Trainer中被作mean。