技术问询：transformers.Seq2SeqTrainer的默认优化器与损失函数是什么？

嘿，我来帮你理清楚这两个点：

默认优化器 #

Seq2SeqTrainer 继承自基础的 Trainer 类，所以它的默认优化器是 AdamW。如果你没有在 TrainingArguments 里手动指定优化器，框架就会自动初始化这个优化器，并且使用默认的参数设置（比如学习率、权重衰减等都是 TrainingArguments 里的默认值）。

默认损失函数 #

Seq2SeqTrainer 的默认损失逻辑是调用模型自身的 compute_loss 方法（如果没有自定义这个方法的话），而这个方法本质上是用模型 forward 方法返回的损失值。对于绝大多数常见的Seq2Seq模型（比如T5、BART这类用于序列生成的模型），默认的损失函数是交叉熵损失（CrossEntropyLoss）——这个损失是模型内部根据任务类型预先定义好的，在处理文本生成任务时，会自动计算预测序列和目标序列之间的交叉熵。

另外补充一句：如果需要自定义优化器或者损失函数，你可以在初始化 Seq2SeqTrainer 时通过 optimizers 参数传入自定义的优化器和学习率调度器，或者重写 compute_loss 方法来实现自定义损失逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dammio