因为perplexity可以从cross entropy中得到,而cross entropy又是除了语言模型以外的文本生成任务(如机器翻译,摘要生成等)也常用的loss,所以我们也可以把perplexity拓展到语言模型外,用cross entropy来计算文本生成里的困惑度。 机器翻译的框架OpenNMT就使用了困惑度作为一个指标。[6] 基本概念到这里就讲完啦。感兴趣的同学,...
官网给出了计算困惑度的代码(https://huggingface.co/docs/transformers/perplexity)。我尝试了一下,发现跑不通,可能是因为huggingface提供的GPT2模型太老了。我把模型改成了bloom模型,可以跑通。 这是我执行的代码(如果你要复现,需要将模型的路径修改成自己的路径): ...
困惑度(Perplexity)是一种用来评估模型预测能力的指标,它通常用于衡量LDA模型对数据的拟合程度。困惑度的计算基于似然函数,通过衡量模型对未见过的文档预测准确性来确定模型的表现。其数学表达式如下: 微词云主题分析,LDA困惑度,困惑度分析,主题困惑度公式 困惑度值越小,说明模型对文档的预测越精确。它反映了模型的泛化能力,...
分析LDA困惑度曲线时,可以观察以下几个关键变化来决定如何调整参数: 1.困惑度曲线下降不明显: 这通常意味着模型未能很好地拟合数据,可能需要增加主题数量,或提高迭代次数以确保模型收敛。 2.困惑度曲线剧烈波动: 若困惑度曲线剧烈波动或缺少平稳点,可能是预烧期设置过短或模型的迭代次数不足,需相应提高这两个参数。
具体计算困惑度的公式如下: 困惑度= exp(交叉熵) 其中,交叉熵(Cross-Entropy)是衡量两个概率分布之间的差异程度的指标,表示在一个概率分布的前提下,用另一个概率分布编码信息所需要的平均比特数。 在自然语言处理中,困惑度可以用于评估语言模型的预测能力。较低的困惑度值表示模型对给定的测试集有较好的拟合能力,即...
计算困惑度的公式如下: 困惑度= 2^H 其中,H为模型的熵(entropy)。熵是一个语言模型中某个事件发生概率的平均信息量的期望。通过计算每个可能事件的概率乘以其对应的信息量并求和得到。 信息量的定义如下: I(x) = -log(p(x)) 其中,x是某个事件,p(x)是x发生的概率。 困惑度可以被理解为是平均每个单词可能...
困惑度(PPL)是NLP中很常用的一种衡量模型好坏的指标,经常出现在各种NLP方面的论文中,也可推广至类似由离散值构成的序列类问题上。 知乎上已经存在许多类似的笔记,这篇笔记主要记录了在大模型与RAG中,是如何应用困惑度的。以及,如何使用OpenCampass对这类语言任务进行测评。
困惑度是评价语言模型生成质量的重要参考指标之一,本文将从概念到公式到代码全面展示如何计算一个语言模型的困惑度,这将有助于我们在特定任务上定量地评估某个 LLM 的生成质量,以及模型量化后的质量损失。 离散…
我们都知道,在主题建模中,困惑度是衡量模型效果的常用指标,是反映模型在处理新数据时的预测能力。低困惑度,通常表示模型更好地捕捉到了文本中的主题结构,反之则说明模型表现较差。 而困惑度得分没有固定的”理想区间“,它会因文本数据的特征、主题数量、以及模型参数设置而有较大的差异。