在大语言模型中，**损失函数（Loss Function）**是模型学习的核心驱动力，它通过量化“预测结果”与“实际目标”之间的差距，来指导参数的优化。

根据来源内容，利用损失函数更新参数的过程可以简化为以下几个关键步骤：

1. 随机初始化参数：在训练开始时，模型的巨量参数（如 7B 模型中的 70 亿个参数）是随机赋值的。

2. 执行预测与对比：

    ◦ 模型接收一个输入（例如“程”），试图预测下一个字。

    ◦ 由于初始参数是随机的，模型初期的输出通常是错误的（例如输出了“hello”而不是预期的“序”）。

3. 计算损失（Loss）：系统会计算模型输出（“hello”）与目标词（“序”）之间的差异，这个差异值就是损失。

4. 梯度下降与参数更新：

    ◦ 通过损失值，模型利用**梯度下降（Gradient Descent）**算法计算出如何调整参数才能减小这种误差。

    ◦ 模型利用计算出的更新值，对那 70 亿个（或更多）参数进行微调。

5. 迭代与停止条件：

    ◦ 这个过程会不断重复（迭代）。如果模型生成的输出仍不符合预期（如未输出“序”），则继续计算损失并更新参数,。

    ◦ 训练会覆盖海量的数据（如 2 万亿个 token），直到模型能够准确预测训练语料中的内容，此时便得到了一组精准的参数。

总结： 损失函数就像是一个严格的导师，每当模型（学生）预测错误时，导师就会通过损失函数指出错误的大小，并利用梯度下降告诉模型如何修正自己的记忆（参数），直到模型能够对输入的文本进行准确的补全和生成,。

比喻理解： 这就像是在练习射箭。参数是你的站姿和发力方式。刚开始你乱射一气（随机初始化），箭离靶心很远。损失函数就是靶心与落点之间的距离；梯度下降则是教练告诉你要向左微调还是向右。你通过成千上万次的射击（海量数据训练），不断根据箭离靶心的距离来修正姿势，最终练就了百发百中的技能。