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2024-11-07 15:40:50 +08:00 · 2024-11-07 15:40:50 +08:00 · a0cf213251
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--- a/cn-Book/5.在无标记数据集上进行预训练.md
+++ b/cn-Book/5.在无标记数据集上进行预训练.md
@ -278,7 +278,7 @@ tensor([ -9.5042, -10.3796, -11.3677, -11.4798, -9.7764, -12.2561])
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 >    在计算交叉熵损失时，我们希望最大化模型分配给每个正确目标token的概率。交叉熵损失的数学公式为：
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->    $$ \text { Loss }=-\sum_{t=1}^{T} \ln P\left(y_{t} \mid x, \theta\right) $$
+>    $$\text { Loss }=-\sum_{t=1}^{T} \ln P\left(y_{t} \mid x, \theta\right)$$
 >
 >    其中：
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