Kaedah biasa: mengukur kebingungan model bahasa baharu
Terdapat banyak cara untuk menilai model bahasa baharu, sesetengah daripadanya berdasarkan penilaian oleh pakar manusia, manakala yang lain berdasarkan penilaian automatik. Setiap kaedah ini mempunyai kelebihan dan kekurangan. Artikel ini akan menumpukan pada kaedah kebingungan berdasarkan penilaian automatik.
Perplexity ialah penunjuk yang digunakan untuk menilai kualiti model bahasa. Ia mengukur kuasa ramalan model bahasa yang diberikan satu set data. Lebih kecil nilai kekeliruan, lebih baik keupayaan ramalan model. Metrik ini sering digunakan untuk menilai model pemprosesan bahasa semula jadi untuk mengukur keupayaan model untuk meramal perkataan seterusnya dalam teks tertentu. Kebingungan yang lebih rendah menunjukkan prestasi model yang lebih baik.
Dalam pemprosesan bahasa semula jadi, tujuan model bahasa adalah untuk meramalkan kebarangkalian perkataan seterusnya dalam urutan. Diberi urutan perkataan w_1,w_2,…,w_n, matlamat model bahasa adalah untuk mengira kebarangkalian bersama P(w_1,w_2,…,w_n) bagi urutan itu. Menggunakan peraturan rantai, kebarangkalian bersama boleh diuraikan menjadi hasil darab kebarangkalian bersyarat: P(w_1,w_2,…,w_n)=P(w_1)P(w_2|w_1)P(w_3|w_1,w_2)…P( w_n|. w_1,w_2,…,w_{n-1})
Perplexity ialah penunjuk yang digunakan untuk mengira kebarangkalian bersyarat yang diramalkan menggunakan model. Kebingungan dikira seperti berikut: memandangkan set data ujian D, kebingungan boleh ditakrifkan sebagai kebingungan(D)=sqrt[N]{prod_{i=1}^{N}frac{1}{P(w_i|w_1 , w_2,…,w_{i-1})}}. Antaranya, N mewakili bilangan perkataan dalam set data ujian D, dan P(w_i|w_1,w_2,…,w_{i-1}) mewakili ramalan perkataan ke-i apabila perkataan i-1 pertama diketahui. Lebih rendah kekeliruan, lebih baik model meramalkan data ujian.
Di mana, N mewakili jumlah bilangan perkataan dalam set data D. P(w_i|w_1,w_2,…,w_{i-1}) ialah kebarangkalian bersyarat bagi model meramalkan perkataan ke-i diberi perkataan i-1 yang pertama. Lebih kecil nilai kekeliruan, lebih kuat keupayaan ramalan model.
Prinsip kebingungan
Prinsip kebingungan adalah berdasarkan konsep entropi maklumat. Entropi maklumat ialah ukuran ketidakpastian pembolehubah rawak Ia bermakna bagi pembolehubah rawak diskret
Antaranya, P(x) ialah kebarangkalian pembolehubah rawak X mengambil nilai x. Semakin besar entropi, semakin tinggi ketidakpastian pembolehubah rawak. Dalam model bahasa, pengiraan kebingungan boleh diubah menjadi purata jumlah nilai entropi kebarangkalian bersyarat bagi setiap perkataan dalam set data ujian D. Lebih kecil nilai kekeliruan, lebih dekat taburan kebarangkalian yang diramalkan oleh model dengan taburan kebarangkalian sebenar, dan lebih baik prestasi model. Cara melaksanakan kebingungan Apabila mengira kebingungan, anda perlu menggunakan model bahasa terlatih untuk meramalkan kebarangkalian bersyarat bagi setiap perkataan dalam set data ujian. Secara khusus, langkah berikut boleh digunakan untuk mengira kebingungan: Untuk setiap perkataan dalam set data ujian, gunakan model bahasa terlatih untuk mengira kebarangkalian bersyaratnya P(w_i|w_1,w_2,…,w_{i- 1}). Ambil logaritma kebarangkalian bersyarat setiap perkataan untuk mengelakkan aliran bawah atau ralat selepas hasil darab kebarangkalian menjadi jumlah kebarangkalian. Formula pengiraan ialah: log P(w_i|w_1,w_2,…,w_{i-1}) Tambah logaritma negatif kebarangkalian bersyarat bagi setiap perkataan untuk mendapatkan kebingungan set data ujian. Formula pengiraan ialah: perplexity(D)=expleft{-frac{1}{N}sum_{i=1}^{N}log P(w_i|w_1,w_2,…,w_{i-1})right}Pengiraan kebingungan memerlukan penggunaan model bahasa terlatih, jadi model bahasa perlu dilatih terlebih dahulu semasa pelaksanaan. Terdapat banyak kaedah untuk melatih model bahasa, seperti model n-gram, model bahasa rangkaian saraf, dsb. Semasa latihan, korpus teks berskala besar perlu digunakan supaya model dapat mempelajari hubungan dan taburan kebarangkalian antara perkataan. Secara amnya, kebingungan ialah penunjuk yang biasa digunakan untuk menilai kualiti model bahasa. Kuasa ramalan model bahasa boleh dinilai dengan mengira purata jumlah nilai entropi kebarangkalian bersyarat bagi setiap perkataan dalam set data ujian. Lebih kecil kekeliruan, lebih dekat taburan kebarangkalian yang diramalkan oleh model dengan taburan kebarangkalian sebenar, dan lebih baik prestasi model.
Atas ialah kandungan terperinci Kaedah biasa: mengukur kebingungan model bahasa baharu. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Anotasi imej ialah proses mengaitkan label atau maklumat deskriptif dengan imej untuk memberi makna dan penjelasan yang lebih mendalam kepada kandungan imej. Proses ini penting untuk pembelajaran mesin, yang membantu melatih model penglihatan untuk mengenal pasti elemen individu dalam imej dengan lebih tepat. Dengan menambahkan anotasi pada imej, komputer boleh memahami semantik dan konteks di sebalik imej, dengan itu meningkatkan keupayaan untuk memahami dan menganalisis kandungan imej. Anotasi imej mempunyai pelbagai aplikasi, meliputi banyak bidang, seperti penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi dan model penglihatan graf Ia mempunyai pelbagai aplikasi, seperti membantu kenderaan dalam mengenal pasti halangan di jalan raya, dan membantu dalam proses. pengesanan dan diagnosis penyakit melalui pengecaman imej perubatan. Artikel ini terutamanya mengesyorkan beberapa alat anotasi imej sumber terbuka dan percuma yang lebih baik. 1.Makesen

Dalam bidang pembelajaran mesin dan sains data, kebolehtafsiran model sentiasa menjadi tumpuan penyelidik dan pengamal. Dengan aplikasi meluas model yang kompleks seperti kaedah pembelajaran mendalam dan ensemble, memahami proses membuat keputusan model menjadi sangat penting. AI|XAI yang boleh dijelaskan membantu membina kepercayaan dan keyakinan dalam model pembelajaran mesin dengan meningkatkan ketelusan model. Meningkatkan ketelusan model boleh dicapai melalui kaedah seperti penggunaan meluas pelbagai model yang kompleks, serta proses membuat keputusan yang digunakan untuk menerangkan model. Kaedah ini termasuk analisis kepentingan ciri, anggaran selang ramalan model, algoritma kebolehtafsiran tempatan, dsb. Analisis kepentingan ciri boleh menerangkan proses membuat keputusan model dengan menilai tahap pengaruh model ke atas ciri input. Anggaran selang ramalan model

Dalam istilah orang awam, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang memetakan data input kepada output yang diramalkan. Secara lebih khusus, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang melaraskan parameter model dengan belajar daripada data latihan untuk meminimumkan ralat antara output yang diramalkan dan label sebenar. Terdapat banyak model dalam pembelajaran mesin, seperti model regresi logistik, model pepohon keputusan, model mesin vektor sokongan, dll. Setiap model mempunyai jenis data dan jenis masalah yang berkenaan. Pada masa yang sama, terdapat banyak persamaan antara model yang berbeza, atau terdapat laluan tersembunyi untuk evolusi model. Mengambil perceptron penyambung sebagai contoh, dengan meningkatkan bilangan lapisan tersembunyi perceptron, kita boleh mengubahnya menjadi rangkaian neural yang mendalam. Jika fungsi kernel ditambah pada perceptron, ia boleh ditukar menjadi SVM. yang ini

Artikel ini akan memperkenalkan cara mengenal pasti pemasangan lampau dan kekurangan dalam model pembelajaran mesin secara berkesan melalui keluk pembelajaran. Underfitting dan overfitting 1. Overfitting Jika model terlampau latihan pada data sehingga ia mempelajari bunyi daripadanya, maka model tersebut dikatakan overfitting. Model yang dipasang terlebih dahulu mempelajari setiap contoh dengan sempurna sehingga ia akan salah mengklasifikasikan contoh yang tidak kelihatan/baharu. Untuk model terlampau, kami akan mendapat skor set latihan yang sempurna/hampir sempurna dan set pengesahan/skor ujian yang teruk. Diubah suai sedikit: "Punca overfitting: Gunakan model yang kompleks untuk menyelesaikan masalah mudah dan mengekstrak bunyi daripada data. Kerana set data kecil sebagai set latihan mungkin tidak mewakili perwakilan yang betul bagi semua data. 2. Underfitting Heru

Pada tahun 1950-an, kecerdasan buatan (AI) dilahirkan. Ketika itulah penyelidik mendapati bahawa mesin boleh melakukan tugas seperti manusia, seperti berfikir. Kemudian, pada tahun 1960-an, Jabatan Pertahanan A.S. membiayai kecerdasan buatan dan menubuhkan makmal untuk pembangunan selanjutnya. Penyelidik sedang mencari aplikasi untuk kecerdasan buatan dalam banyak bidang, seperti penerokaan angkasa lepas dan kelangsungan hidup dalam persekitaran yang melampau. Penerokaan angkasa lepas ialah kajian tentang alam semesta, yang meliputi seluruh alam semesta di luar bumi. Angkasa lepas diklasifikasikan sebagai persekitaran yang melampau kerana keadaannya berbeza daripada di Bumi. Untuk terus hidup di angkasa, banyak faktor mesti dipertimbangkan dan langkah berjaga-jaga mesti diambil. Para saintis dan penyelidik percaya bahawa meneroka ruang dan memahami keadaan semasa segala-galanya boleh membantu memahami cara alam semesta berfungsi dan bersedia untuk menghadapi kemungkinan krisis alam sekitar

Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.

Penterjemah |. Disemak oleh Li Rui |. Chonglou Model kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) semakin kompleks hari ini, dan output yang dihasilkan oleh model ini adalah kotak hitam – tidak dapat dijelaskan kepada pihak berkepentingan. AI Boleh Dijelaskan (XAI) bertujuan untuk menyelesaikan masalah ini dengan membolehkan pihak berkepentingan memahami cara model ini berfungsi, memastikan mereka memahami cara model ini sebenarnya membuat keputusan, dan memastikan ketelusan dalam sistem AI, Amanah dan akauntabiliti untuk menyelesaikan masalah ini. Artikel ini meneroka pelbagai teknik kecerdasan buatan (XAI) yang boleh dijelaskan untuk menggambarkan prinsip asasnya. Beberapa sebab mengapa AI boleh dijelaskan adalah penting Kepercayaan dan ketelusan: Untuk sistem AI diterima secara meluas dan dipercayai, pengguna perlu memahami cara keputusan dibuat

Potensi aplikasi bahasa Go dalam bidang pembelajaran mesin adalah besar Kelebihannya ialah: Concurrency: Ia menyokong pengaturcaraan selari dan sesuai untuk operasi intensif pengiraan dalam tugas pembelajaran mesin. Kecekapan: Pengumpul sampah dan ciri bahasa memastikan kod itu cekap, walaupun semasa memproses set data yang besar. Kemudahan penggunaan: Sintaksnya ringkas, menjadikannya mudah untuk belajar dan menulis aplikasi pembelajaran mesin.
