困惑度的本质也是计算概率,更准确地来说,困惑度的本质是语言模型“还原输入”的能力。语言模型接受一段语料作为输入,同时输出一段语料。输出的语料和输入的语料越相近,其困惑度越低。 目前比较常见的表述是,困惑度本质上是对于每个词的平均不确定性的度量。我其实不太认可这种说法。如果说一个模型十分糟糕,不论你给他...
对于用于测试的句子来讲,希望其输出正确 token 的概率值越高越好,而困惑度是越低越好,则可将困惑度理解为,条件概率倒数的几何平均数: PPL(W)=P(w1,w2,...,wn)−1N LLM在预测时,通过最后的线性层后,输出的是对数似然(logits),经 softmax 函数将其转换为 似然(或者叫概率,数学上不严谨,但新手可暂时这么...
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,...
文本生成系统中,工程师观察到当困惑度稳定在40-50区间时,生成内容在流畅度和创造性间达到最佳平衡。 四、 1. 某金融文本分析项目曾误用通用语料库计算困惑度,导致对专业术语的预测能力评估失真。改进方案是构建领域专属的测试集,并加入行业术语词表验证环节。 2. 将困惑度与人工评测结合已成为行业共识。某内容审核...
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...
困惑度（Perplexity）原理 困惑度的基本思想是，训练后语言模型在测试集上的句子概率越高，模型性能越佳。其计算公式反映了这一思想，即句子概率越大，模型越优秀，困惑度越低。以n-gram模型为例，在特定训练文本上的测试集困惑度值变化明显。如trigram模型，从初始955的困惑度值显著下降至74，展现了模型性能...
不同模型的困惑度计算的差别,实际上都是来源于对句子概率的计算方式的不同,所以主要围绕句子概率展开: N-gram(uni-gram, bi-gram, tri-gram) 网络上常见的例子: 对uni-gram语言模型(一元语言模型),其采用了单个词语概率独立的简化假设。 用词袋模型(Bag Of Words)这个名字来解释它可能更形象。把一个词语看做...
首先,困惑度一般来说是用来评价语言模型好坏的指标。语言模型是衡量句子好坏的模型,本质上是计算句子的概率: 对于句子s(词语w的序列) S=W1,W2,...,Wk 它的概率公式为: 困惑度与测试集上的句子概率相关,其基本思想是:给测试集的句子赋予较高概率值的语言模型较好,当语言模型训练完之后,测试集中的句子都是正常的...
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...