困惑

最新推荐文章于 2025-08-08 17:29:46 发布
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#工作 #oracle #存储 #平台

 同样的工作干了1年了，内容无非是改改程序，用oracle查查数据、改改数据、写写存储过程。就这样的工作干了一年了，养老保险的业务也基本熟悉了。技术上没觉着有什么大的长进，毕竟这样的工作方式进步是很慢的。所以现在很困惑，应该怎么办？闲暇时刻，逛逛技术论坛，重拾学习信心，可上班时间客户总是会有些方方面面的问题打断你的学习过程。公司也没安排什么培训，曾以为能沾手的企业年金系统开发、社保系统平台整合的工作迟迟没有消息，好像已有别的公司在开展工作了。不知接下来能够有什么挑战性的工作？想象好像没有！嗨！微微一笑~

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困惑度（Perplexity）
彬彬侠的博客
02-03 3300
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一文读懂语言模型的困惑度
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04-09 779
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LLM评估指标：困惑度（Perplexity, PPL）
qq_54708219的博客
06-17 978
困惑度衡量的是一个概率模型。
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yifu0121
02-10 1208
在得到指令微调大模型后，需要对模型进行评测，一般分为ppl困惑度评测（从理解上说：ppl是一种用来评价语言模型好坏的指标，生成正确的文本概率越高，就认为模型的困惑度越小，模型也就越好。从数学概念上说：ppl是测试文本中每个token预测概率的几何平均数的倒数）、长序列（如：大海捞针）评测。这篇文章主要说明下对ppl的理解
解惑深度学习中的困惑度Perplexity
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01-20 3007
用举案例的方式，浅显的讲解“困惑度“文本大模型生成质量评估指标。
困惑度（Perplexity，简称PPL）在自然语言处理中的全面解析
阿正的梦工坊
04-12 1143
困惑度（Perplexity，简称PPL）是自然语言处理（NLP）和大语言模型（LLM）领域中常用的评估指标，用于衡量语言模型对文本的建模能力。通俗来说，困惑度反映了模型在预测下一个词时的“困惑”程度：困惑度越低，说明模型对文本的预测越准确，建模能力越强。
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04-17 1877
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04-19
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自然语言处理 —— 困惑度
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我们通常用困惑度（perplexity）来评估语言模型的好坏。可以探索一下交叉熵损失函数的定义。困惑度是对交叉熵损失函数做指数运算后得到的值。特别地： 最佳情况下，模型总是把标签类别的概率预测为1，此时困惑度为1...
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管理会计经理对此感到困惑，因为两个厂同样面对市场的不景气，而结果却大相径庭。这促使他们寻找背后的原因。 首先，甲制药厂的利润下降看似可归咎于生产能力的未充分利用。但更深层次的分析揭示了销售成本计算方法...
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破解内部审计的困惑与问题 破解内部审计的困惑与问题是一份关于内部审计的课后测试，涵盖了内部审计的基础知识、审计模式、风险评估、内控要素、审计独立性等方面的知识点。本文将对这些知识点进行详细的解释和分析...
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