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[trainer] fix pt loss (#7748)

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## 更新日志
[25/04/16] 我们支持了 **[InternVL3](https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL3-8B)** 模型的微调。查看 [PR #7258](https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/pull/7258) 以使用。
[25/04/14] 我们支持了 **[GLM-Z1](https://huggingface.co/THUDM/GLM-Z1-9B-0414)** 和 **[Kimi-VL](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-VL-A3B-Instruct)** 模型的微调。
[25/04/06] 我们支持了 **[Llama 4](https://ai.meta.com/blog/llama-4-multimodal-intelligence/)** 模型的微调。查看 [PR #7611](https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/pull/7611) 以使用。
[25/03/31] 我们支持了 **[Qwen2.5 Omni](https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-omni/)** 模型的微调。查看 [PR #7537](https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/pull/7537) 以使用。
<details><summary>展开日志</summary>
[25/03/15] 我们支持了 **[SGLang](https://github.com/sgl-project/sglang)** 推理后端，请使用 `infer_backend: sglang` 启用。
[25/03/12] 我们支持了 **[Gemma 3](https://huggingface.co/blog/gemma3)** 模型的微调。
[25/02/24] 我们宣布开源 **[EasyR1](https://github.com/hiyouga/EasyR1)**，一个高效可扩展的多模态强化学习框架，支持高效的 GRPO 训练。
<details><summary>展开日志</summary>
[25/02/11] 我们支持了在导出模型时保存 **[Ollama](https://github.com/ollama/ollama)** 配置文件。详细用法请参照 [examples](examples/README_zh.md)。
[25/02/05] 我们支持了在语音理解任务上微调 **[Qwen2-Audio](Qwen/Qwen2-Audio-7B-Instruct)** 和 **[MiniCPM-o-2.6](https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-o-2_6)** 模型。
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| [Hunyuan](https://huggingface.co/tencent/) | 7B | hunyuan |
| [Index](https://huggingface.co/IndexTeam) | 1.9B | index |
| [InternLM 2-3](https://huggingface.co/internlm) | 7B/8B/20B | intern2 |
| [InternVL2.5-3](https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL)\*\* | 1B/2B/4B/8B/9B/14B/26B/38B/78B | intern_vl |
| [InternVL 2.5-3](https://huggingface.co/OpenGVLab)\*\* | 1B/2B/4B/8B/9B/14B/26B/38B/78B | intern_vl |
| [Kimi-VL](https://huggingface.co/moonshotai) | 16B | kimi_vl |
| [Llama](https://github.com/facebookresearch/llama) | 7B/13B/33B/65B | - |
| [Llama 2](https://huggingface.co/meta-llama) | 7B/13B/70B | llama2 |