PPL算出来非常的大怎么办

Question

用的是llama 3.1 8B instrut。如果设置标签错位，就是标签token始终比输入后一个，那么The cat is on the mat.的ppl出来是15827，大的离谱。但是标签如果不错位，ppl就只有个位数，看起来很合理。但是网上一般都说标签错位是对的，有些发表论文标签也是错位的。所以我的问题出在哪呢，标签错位是正确的吗？

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

针对您所提到的问题，PPL（Perplexity）值异常大（例如，出现接近离奇的数值）可能与多个因素有关。在您提到的场景中，关于标签错位的问题，确实存在一些细微的复杂性。以下是一些建议和解释：

1. 标签错位问题：在许多深度学习应用中，特别是语言建模任务，通常要确保模型正确地理解和解析上下文中的单词。如果您的标签始终比实际输入落后一个token，那么模型可能无法正确解析当前的token及其上下文信息。例如，在句子末尾遇到标点符号时可能会产生误解。这可能解释了为什么标签错位会导致巨大的PPL值。确保标签与实际输入同步是更合理的选择，这有助于提高模型的准确性。因此，如果标签不错位能得到合理的PPL值，那么这可能是正确的设置。

然而，某些特定的应用场景或模型设计可能需要特殊的处理来匹配特定的需求或技术细节，所以在这种情况下，可能会有“标签错位”的需要或期望。关于哪种做法是正确的取决于您所使用的具体应用场景、数据集以及模型的性质。关于这一点确实存在多样性，尤其是在不同的研究和应用中。

1. 数据集和模型设置：如果您使用的数据集本身就存在问题（例如标注错误），或者模型的某些参数设置不当（例如LLama模型的版本或配置），这也可能导致PPL值异常。确保数据集的质量以及模型的正确配置是非常重要的。

2. 计算方式问题：检查您的计算方式是否正确。在某些情况下，编程中的小错误也可能导致意外的数值结果。虽然这是代码问题而非标签错位问题，但也值得再次检查确认无误。

解决建议：

• 仔细检查和调整模型的配置设置和参数，确保与预期一致。特别是针对您使用的LLama模型的版本和特定参数。
• 确认数据集和标签的正确性。清理任何潜在的数据质量问题可能有助于改进模型的性能。同时再次核实您的期望结果是否与实际场景相符（例如标签错位是否适用于您的应用场景）。
• 如果可能的话，考虑在不同的测试集上运行您的模型以获得更多一致的评估结果，这可能有助于验证观察到的异常PPL是否特定于特定的数据集或场景。此外也可以考虑寻求更多外部验证和资源来确定最佳的标签处理方式。如果有具体的论文或报告提供了相似情况的结果和分析过程（包括标签的使用方式），不妨作为参考点来进一步理解问题所在。希望这些建议能帮助您解决问题！