语言模型损失评测
语言模型损失评测
compute_lm_loss 步骤通过测量语言建模损失来评估模型——即模型预测序列中下一个标记的能力。
概述
语言模型损失是评估语言模型质量的基础指标。这种方法测量模型在上下文中为正确标记分配高概率的能力，直接衡量模型学习语言模式的程度。
主要特点
- 基础模型评估：评估大语言模型的核心语言建模能力
- 领域适应测量：可评估模型在特定领域的表现
- 困惑度计算：计算语言建模中的标准指标困惑度
- 细粒度分析：可识别模型在特定上下文中的困难
使用场景
在以下情况下使用此步骤：
- 评估语言模型的基本预测能力
- 在不依赖特定格式输出的情况下比较基础模型质量
- 测量语言模型的领域特定适应性
- 识别模型预测能力中的特定弱点
实现细节
在内部，此步骤：
- 准备待评估的文本序列
- 计算每个序列的逐标记损失
- 将损失聚合为平均损失或困惑度等指标
- 可应用于完整序列或特定目标标记
技术考虑
此评测方法需要访问模型的标记概率，主要适用于可以获取这些输出的本地语言模型。