(OOV)) 困惑度ppl(perplexity)ppl是用在自然语言处理领域(NLP)中,衡量语言模型好坏的指标。它主要是根据每个词来估计一句话出现的概率,并用句子长度作normalize,公式为...首先简单介绍下语言模型的标准评价指标:1、 混淆度 (Perplexity) 用来衡量一个语言模型在未见过的的字符串S上的表现。对于一个长度为N的字符串...
nlp ppl nlp ppl指标 困惑度(Perplexity):评价语言模型的指标 1.定义 PPL(Perplexity) 是用在自然语言处理领域(NLP)中,衡量语言模型好坏的指标。它主要是根据每个词来估计一句话出现的概率,并用句子长度作normalize。 其本质上就是计算句子的概率,例如对于句子S(词语w的序列): 它的概率为: 困惑度与测试集上的句子...
51CTO博客已为您找到关于NLP PPL 如何计算的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及NLP PPL 如何计算问答内容。更多NLP PPL 如何计算相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
1. ppl ppl的全称为perplexity,他表示一句话中每一个词出现的概率倒数的均方平均,用公式表达如下: 因此,由定义我们就可以看到: 通常而言,ppl越小,表示文本的上下连贯度越高,文本越通顺。 但是,由于n-gram的概率计算复杂度太高,通常而言,我们都会使用马尔可夫假设,即当前输出词汇只与上一个词汇相关,这样就可以大大...
PPL 它也可以用来比较两个语言模型在预测样本上的优劣。低困惑度的概率分布模型或概率模型能更好地预测样本。(例如,给定一段人写的文本,分别查看rnn和gpt-2的ppl分数如何) 注意,PPL指标是越低,代表语言模型的建模能力就越好。 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...
首先构建source_sent-target_sent pair。如果没有错误,target=source,利用Ngram语言模型过滤掉source的ppl 显著低于target ppl的pair。 模型上使用基于transformer的seq2seq方法 3. ensemble,结合上述两个结果生成最终结果。 基于词的模型在中文的拼写错误和字级别语法错误上表现不好,但是在词级别的语法错误上表现较好。
上面我们一直说PPL是评价语言模型好坏的指标。在这个意义下,它评价的是用于生成文本的模型的好坏,例如...
Perplexity可以认为是average branch factor(平均分支系数),即预测下一个词时可以有多少种选择。别人在作报告时说模型的PPL下降到90,可以直观地理解为,在模型生成一句话时下一个词有90个合理选择,可选词数越少,我们大致认为模型越准确。这样也能解释,为什么PPL越小,模型越好。
perplexityppl(\mathcal E_{test})=2^{H(\mathcal E_{test})}=e^{-WLL(\mathcal E_{test})...
而LoRA则在吞吐量上表现更优,这是由于使用了Unsloth对LoRA层进行的优化。在大型模型上,GaLore在降低PPL方面表现更好,而在较小的模型上,LoRA则具有优势。这些结果凸显了高效微调方法在适应特定任务时的有效性。 2. 在下游任务上的微调效果评估 为了评估不同高效微调方法的任务适应性,研究者们在多个下游任务上进行了...