Perplexity (PPL) is one of the most common metrics for evaluating language models. Before diving in, we should note that the metric applies specifically to classical language models (sometimes called autoregressive or causal language models) and is not well defined for masked language models like BERT (see summary of the models ).

SensePPL 是商汤自主研发的深度学习推理框架平台。 它能够让人工智能应用高效可靠地运行在现有的 CPU，GPU，DSP 和 NPU 等计算平台上，覆盖市面上很大部分的主流芯片产品。 在人工智能加速发展和算法训练相对成熟的时代，在产品业务侧的推理部署，成为各家公司落地人工智能的重要技术基础。 目前 SensePPL 为至少 5 亿用户提供人工智能推理服务，覆盖安防，金融，手机，娱乐互联网，智能硬件和智能驾驶等广泛的应用场景。 2. 为什么要开源 OpenPPL？ 3. …

当使用ppl来评估语言模型时，需要固定数据集，并确保数据集的预处理等细节与比较对象一致; 当使用ppl来评估生成质量时，确保使用同一个打分的语言模型

2021年1月21日 · 语言 模型 （Language Model，LM），基于统计的语言模型，给出一句话的前k个词，预测第k+1个词，即求第k+1个词出现的概率p (xk+1|x1,x2,...,xk)。 在深度网络中，比如 bert，可以词前后的内容，预测当前词，类似做完形填空。 在信息论中，perplexity (困惑度)用来度量一个概率分布或概率模型预测样本的好坏程度。 它也可以用来比较两个概率分布或概率模型。 （应该是比较两者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 …

LM-PPL is a python library to calculate perplexity on a text with any types of pre-trained LMs. We compute an ordinary perplexity for recurrent LMs such as GPT3 (Brown et al., 2020) and the perplexity of the decoder for encoder-decoder LMs such as BART (Lewis et al., 2020) or T5 (Raffel et al., 2020) , while we compute pseudo-perplexity (Wang ...

Perplexity (PPL) is one of the most common metrics for evaluating language models. It is defined as the exponentiated average negative log-likelihood of a sequence, calculated with exponent base `e...

ROUGE（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）是一种用于评估自动文本摘要和机器翻译质量的指标。 它通过比较自动生成的摘要与参考摘要（通常是人工生成的）之间的相似度来进行评估。

2024年6月17日 · 困惑度 （Perplexity，PPL） 是评估语言模型的最常见指标之一。 在深入研究之前，我们应该注意，该指标专门适用于经典语言模型（有时称为自回归或因果语言模型），并且对于像 BERT 这样的掩码语言模型没有很好的定义。

2024年4月5日 · 本文深入探讨了固定长度模型如gpt-2的困惑度(ppl)计算，包括两种近似算法：独立计算每个子序列的ppl和滑动窗口策略。 滑动窗口策略虽然计算复杂度高，但能提供更精确的困惑度评估。

Language Model Perplexity (LM-PPL)为我们提供了一个强大而灵活的工具,用于评估文本的流畅度和典型性。 通过利用不同类型的预训练语言模型,我们可以从多个角度来分析和理解文本。 无论是在自然语言处理研究、文本生成质量评估,还是在实际应用中进行文本筛选,LM-PPL都能发挥重要作用。 随着自然语言处理技术的不断进步,像LM-PPL这样的工具将会变得越来越重要。 它不仅为研究人员提供了一个便捷的评估方法,也为开发者在构建更高质量的NLP应用时提供了有力支持。