一天一个指标:PPL(Perplexity) (Perplexity)是用于评估语言模型性能的一种常用指标。它衡量的是模型对于给定文本序列的预测能力。具体而言,PPL 可以被视为模型对一个句子的“困惑程度”,数值越小,表示模型对该文本序列的预测越准确,反之则表示预测效果较差。 计算方法 PPL 的计算公式如下: 计算交叉熵:接下来,根据真实...
随着大模型在长文本处理任务中的应用日益广泛,如何客观且精准地评估其长文本能力已成为一个亟待解决的问题。 传统上,困惑度(Perplexity, PPL)被视为衡量模型语言理解与生成质量的标准指标——困惑度越低,通常意味着模型对下一个词的预测能力越强。由于长文本可被视为一般文本的扩展,许多研究自然地通过展示模型在长文本...
一句话说清楚PPL(Perplexity):PPL是语言模型对测试文本中每个token预测概率的几何平均数的倒数。 PPL=exp(−1N∑i=1NlogP(wi)) 其中: N是测试样本中的总token数。 P(wi)是模型对第i个token的预测概率。 也可以等价地写为下面的形式: PPL=(∏i=1N1P(wi))1N PPL的性质 对于高质量数据集,如果模...
PPL在自然语言处理(NLP)领域中,指的是Perplexity(困惑度),是用于评估语言模型性能的一种常用指标。它衡量的是模型对于给定文本序列的预测能力。数值越小,表示模型对该文本序列的预测越准确,反之则表示预测效果较差。 2、常见错误: 在计算PPL时,常见的错误包括使用了错误的公式、没有正确计算交叉熵损失、或者在计算过程...
语言模型评价指标 bpc(bits-per-character)和困惑度ppl(perplexity),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
近期研究发现,困惑度在长文本任务中的适用性存在显著局限性:某些在困惑度指标上表现优异的模型,在实际长文本应用中却未能达到预期效果。 随着大模型在长文本处理任务中的应用日益广泛,如何客观且精准地评估其长文本能力已成为一个亟待解决的问题。 传统上,困惑度(Perplexity, PPL)被视为衡量模型语言理解与生成质量的标准...
Perplexity 是衡量语言模型预测能力的指标,它表示模型对于给定数据的预测不确定性。通常情况下,PPL 值越低,说明模型预测能力越强,生成的对话也越流畅。在评估 ChatGLM 的 PPL 时,我们使用了交叉熵损失函数和蒙特卡洛采样方法。具体步骤如下: 从语料库中随机选择一条记录作为测试数据。 使用ChatGLM 对测试数据进行预测...
传统上,困惑度(Perplexity, PPL)被视为衡量模型语言理解与生成质量的标准指标——困惑度越低,通常意味着模型对下一个词的预测能力越强。由于长文本可被视为一般文本的扩展,许多研究自然地通过展示模型在长文本上的低困惑度来证明其长文本泛化能力的有效性。但你知道,这个评估方式可能完全错了吗?
PPL常见的含义及所指数据类型如下：在自然语言处理领域，PPL即困惑度（Perplexity），用于衡量语言模型的性能。它反映模型对一个样本集的预测能力，数值越低，模型对数据的拟合越好、预测越准确。比如在训练一个文本生成模型时，用PPL评估模型对训练语料的理解程度，若PPL高，说明模型难以把握文本规律，生成的...
PPL的公式是 PPL=2−1N∑i=1Nlog2P(wi) ,其中 P(wi) 是模型预测的单词 wi 的概率, N 是总单词数。这个公式可以帮助我们深入理解模型的性能。 在数学上,PPL(Perplexity)衡量的是语言模型对一组数据的预测能力。它可以看作是模型不确定性的度量,值越低表示模型越能准确地预测下一个单词。PPL的本质反...