From c5424bf0b2f93124a3051f78babebf9191bbdeee Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: skindhu <skindhu@tencent.com>
Date: Thu, 7 Nov 2024 15:37:50 +0800
Subject: [PATCH] add fifth chapter

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 cn-Book/5.在无标记数据集上进行预训练.md | 2 --
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@@ -278,8 +278,6 @@ tensor([ -9.5042, -10.3796, -11.3677, -11.4798, -9.7764, -12.2561])
 >
 >    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：
 >
->    $$\text { Loss }=-\sum_{t=1}^{T} \ln P\left(y_{t} \mid x, \theta\right)$$
->
 >    其中：
 >
 >    + T 是序列长度