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:
- 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？
- 如果以Token为粒度，我认为Packing和非Packing是等价的
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: