困惑

最新推荐文章于 2025-06-17 11:43:57 发布

最新推荐文章于 2025-06-17 11:43:57 发布 · 124 阅读

随着项目增多，维护工作也随之增加，常导致当前项目中断。博客提出如何妥善处理这一问题，聚焦于信息技术项目管理方面的困扰。

项目做的多了，相应的维护工作也越来越多，导致老是中断目前的项目，这个应该怎么处理才比较好呢？

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困惑度：衡量语言模型的优劣

AI天才研究院

04-26

1308

困惑度：衡量语言模型的优劣 1. 背景介绍 1.1 语言模型的重要性在自然语言处理(NLP)领域,语言模型扮演着至关重要的角色。它们被广泛应用于各种任务,如机器翻译、文本生成、语音识别等。随着深度学习技术的不断发展,基于神经网络的语言模型已经

什么是困惑度（Perplexity）:困惑度能够全面地衡量模型对整个语句的预测能力

ZJQ的博客

07-15

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困惑度（Perplexity）是衡量语言模型性能的关键指标，反映模型预测文本序列的准确度。数值越低，模型预测能力越强。其数学定义为测试文本中词概率的几何平均倒数，常通过对数转换计算。实际应用中，需准备测试数据，获取模型对各词的条件概率，代入公式求解。示例显示，通过计算整个语句的词条件概率连乘积，再开方得到困惑度值。该指标能综合评估模型对完整语句的建模能力。

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困惑度（Perplexity）

彬彬侠的博客

02-03

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困惑度（Perplexity，简称 PP）是自然语言处理（NLP）中评估语言模型性能的一种常见度量。它反映了语言模型对给定文本的预测能力。简而言之，困惑度是语言模型对文本的“不确定性” 或 “混乱度” 的度量，数值越低，说明模型对文本的预测能力越强。

一文读懂语言模型的困惑度

2302_80236633的博客

04-09

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困惑度是基于语言模型的概率分布计算的，它衡量的是模型对一个给定文本序列的困惑程度。具体来说，困惑度是模型对文本序列的预测概率的倒数的几何平均值。

LLM评估指标：困惑度（Perplexity, PPL）

qq_54708219的博客

06-17

1410

困惑度衡量的是一个概率模型。

指令微调模型中的ppl困惑度指标

yifu0121

02-10

1290

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

大模型中的困惑度（Perplexity）是个啥？：小白都能看懂的讲解

wzkecps770126的博客

01-20

3680

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。

解惑深度学习中的困惑度Perplexity

Axlsss的博客

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解惑深度学习中的困惑度Perplexity

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

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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。

GPT-3的跨界表演：175B参数如何用“困惑度“丈量语言理解边界？

weixin_60487778的博客

04-17

1971

大模型学习基础（二）自回归大模型的生成能力

用python计算lda语言模型的困惑度并作图

04-19

"用python计算lda语言模型的困惑度并作图" 该资源主要介绍了使用Python计算LDA语言模型的困惑度并将其可视化的过程。困惑度是一种常用的评估语言模型好坏的指标，通常在自然语言处理中使用。该资源提供了详细的...

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...

管理会计经理的困惑案例分析PPT课件.pptx

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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...

破解内部审计的困惑与问题--课后测试.docx

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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...

nvidia-docker离线安装包

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安装顺序 dpkg -i libnvidia-container1_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i libnvidia-container-tools_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-container-toolkit-base_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-container-toolkit_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-docker2_2.13.0-1_all.deb dpkg -i nvidia-container-runtime_3.13.0-1_all.deb

触点云 iOS 联动交互控制

11-25

智慧社区中主要分业主与访客，业主可以通过集成该SDK的手机APP，轻松且安全的出入社区大门及楼栋相对应的大门。业主的车及访客的车进入小区都可以通过集成该SDK的手机APP进行进出小区的相应预约设置。如果想进一步了解触点云业务或者购买我们公司的智能设备的可以登录[泛达集团官网](http://www.farbell.com.cn/ "泛达集团官网")或[触点云开放平台](http://open.trudian.com/web/#/ "触点云开放平台")。 ## 业务场景 ### 家庭管理使用场景管理家庭成功，让每个家庭成员也有同等的业务功能。如果你的房子用于出租，则有房东与租客关系，利用家庭管理关系租客在正常租房时可以有相应开门权限，当退租的时候。则不能使用原有的权限。 ### 增值服务使用场景提供平台给业主二手物品交易，提供房屋买卖平台和推荐获收益渠道 ### 积分商场使用场景让业主足不出户就能优惠的购买的日常需要的物品，同时与周边的餐饮店合作提供优惠的价格给业主。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）

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【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）内容概要：本文研究了一种基于机器学习（ML）和离散小波变换（DWT）的电能质量扰动分类方法，并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解，提取信号的时频域特征，有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息；随后结合机器学习分类器（如SVM、BP神经网络等）对提取的特征进行训练与分类，实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势，结合ML强大的模式识别能力，提升了分类精度与鲁棒性，具有较强的实用价值。; 适合人群：电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员；具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标：①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统，实现扰动类型的自动识别；②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台；③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率，为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤，重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响，并尝试对比不同机器学习模型的分类效果，以全面掌握该方法的核心技术要点。

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