困惑度的计算
困惑度公式:
困惑度的定义如上。
具体里面这个条件概率概率怎么计算呢?
假设我们的生成模型生成了一个 shape为(N,D)的序列。表示N个字,序列长度,序列中,每个token的概率分布维度为D,也就是字典中共有D个字。
由于我们是自回归模型,基于前k个字预测第K+1个字。所以这个N*D序列中的每一行本身就表示一个条件概率。因此,假设从这个概率分布中采样了N个字出来。
每个字的条件概率就是该字在矩阵中对应概率。
困惑度公式:
困惑度的定义如上。
具体里面这个条件概率概率怎么计算呢?
假设我们的生成模型生成了一个 shape为(N,D)的序列。表示N个字,序列长度,序列中,每个token的概率分布维度为D,也就是字典中共有D个字。
由于我们是自回归模型,基于前k个字预测第K+1个字。所以这个N*D序列中的每一行本身就表示一个条件概率。因此,假设从这个概率分布中采样了N个字出来。
每个字的条件概率就是该字在矩阵中对应概率。
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 地球OL攻略 —— 某应届生求职总结
· 周边上新:园子的第一款马克杯温暖上架
· Open-Sora 2.0 重磅开源!
· 提示词工程——AI应用必不可少的技术
· .NET周刊【3月第1期 2025-03-02】