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推理精度测试 本章节介绍两个精度测评工具。
表5 model_metric_list属性列表 参数 参数类型 说明 metric JSON Array 训练作业的模型单个分类测评参数。具体请参见表7。 total_metric JSON 训练作业的模型总测评参数。具体请参见表9。
表7 model_metric_list属性列表 参数 参数类型 说明 metric JSON Array 训练作业的模型单个分类测评参数。 total_metric JSON 训练作业的模型总测评参数。具体请参见表11。
ppl困惑度评测一般用于base权重测评，会将n个选项上拼接上下文，形成n个序列，再计算着n个序列的困惑度(perplexity)。其中，perplexity最小的序列所对应的选项即为这道题的推理结果。运行时间比较长，例如llama3_8b 跑完mmlu要2~3小时。
ppl困惑度评测一般用于base权重测评，会将n个选项上拼接上下文，形成n个序列，再计算着n个序列的困惑度(perplexity)。其中，perplexity最小的序列所对应的选项即为这道题的推理结果。运行时间比较长，例如llama3_8b 跑完mmlu要2~3小时。
流程质量与效率测评：提供流水线的任务执行过程视图，增加不同的检查点，如数据评估、模型评估、性能评估等，让AI项目管理者能很方便的查看流水线执行过程的质量与效率。
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ppl困惑度评测一般用于base权重测评，会将n个选项上拼接上下文，形成n个序列，再计算着n个序列的困惑度(perplexity)。其中，perplexity最小的序列所对应的选项即为这道题的推理结果。运行时间比较长，例如llama3_8b 跑完mmlu要2~3小时。
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