# loss-functions

> Guia completo sobre funções de perda SimPO e formulações matemáticas.

- Fonte: https://doutorai.pt/componentes/skills__loss-functions
- Tipo: Skills
- Categoria: Investigação em IA
- Downloads: 0
- Site: Doutor AI (https://doutorai.pt) - ferramentas de IA para pequenos negócios em português

Componente da comunidade open-source, selecionado, traduzido e adaptado pelo Doutor AI.

## Para que serve e como usar

Uma **skill** que ensina o Claude Code a executar bem tarefas de investigação em ia. É conhecimento empacotado que o modelo passa a usar sempre que for relevante.

1. Instale a skill (comando acima).
2. No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
3. Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.

## Instalar (Claude Code)

```bash
mkdir -p .claude/skills/loss-functions && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__loss-functions.md -o .claude/skills/loss-functions/SKILL.md
```

Cole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.

## Conteúdo

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# Loss Functions

Complete guide to SimPO loss functions and mathematical formulations.

## Overview

SimPO supports two loss types:
- **Sigmoid** (default) - Smooth, differentiable loss
- **Hinge** - Margin-based, sparse loss

Both are reference-free (no reference model needed).

## SimPO Loss Formula

### Core Calculation

**Step 1: Log probability ratio**:
```
pi_logratios = log P_θ(y_chosen|x) - log P_θ(y_rejected|x)
```

**Step 2: Apply target margin**:
```
logits = pi_logratios - γ/β
```
Where:
- γ/β = `gamma_beta_ratio` (target margin)

**Step 3: Compute loss** (depends on loss type)

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