ChatGLM的医疗数据微调的模型评估对比

Question

目前已经实现了 ChatGLM的医疗数据微调，如何进行perplexity 评估对比的代码实现方式呀 cblue或者glue也可以？ 或者说这一段代码怎么加到代码里面去执行尼

```python
def evaluate(model, val_dataloader, config):
    model.eval()
    total_val_loss = 0
    with torch.no_grad():
        for step, batch in enumerate(val_dataloader):
            batch[0].clone().detach().to(config.device)
            batch[1].clone().detach().to(config.device)
            loss, logits = model(batch[0], token_type_ids=None, attention_mask=(batch[0] > 0), labels=batch[1])
            if isinstance(model, torch.nn.DataParallel):
                loss = loss.mean()
            total_val_loss += loss.mean().item()
    loss = total_val_loss / len(val_dataloader)
    perplexity = math.exp(loss)
    perplexity = torch.tensor(perplexity)
    return loss, perplexity

```

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

关于函数evaluate的具体信息包括其输入参数、输出结果和函数内部的操作说明等。

函数输入：

• model：需要评估的ChatGLM模型。
• val_dataloader：用于验证的数据加载器，包含验证数据的批次。
• config：模型的配置信息，包括设备类型等。

函数输出：

• loss：模型在验证集上的平均损失值。
• perplexity：模型在验证集上的困惑度。

函数内部操作说明：

1. 将模型设为评估状态，即model.eval()。
2. 初始化总验证损失值total_val_loss为0。
3. 使用torch.no_grad()上下文管理器，禁止梯度计算。
4. 遍历验证数据加载器中的批次数据，使用enumerate(val_dataloader)。
5. 将输入数据和标签数据搬移到指定的设备上，使用.clone().detach().to(config.device)。
6. 使用模型进行前向计算，获取损失值和预测结果，使用model(batch[0], token_type_ids=None, attention_mask=(batch[0] > 0), labels=batch[1])。
7. 若模型采用torch.nn.DataParallel进行并行计算，则需要取损失的均值。
8. 累计验证损失值，使用total_val_loss += loss.mean().item()。
9. 计算平均验证损失值，使用loss = total_val_loss / len(val_dataloader)。
10. 计算困惑度，使用perplexity = math.exp(loss)。
11. 将困惑度转化为torch.Tensor类型，使用perplexity = torch.tensor(perplexity)。
12. 返回平均损失值和困惑度，使用return loss, perplexity。

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