とは何ですか 信頼区間?

モデルが真の次のトークンにどれだけ驚いたかを測定する言語モデルのメトリクス。

モデルの信頼スコアが実際の正確性確率とどの程度一致するか。

モデルのトレーニングと実行に必要な処理リソース。多くの場合、FLOPS または GPU 時間で測定されます。

モデルが真陽性のケースを見逃す不正確な予測。

学習率、バッチサイズ、深度など、トレーニング前に設定される構成値。

次の可能性が最も高い k 個のトークンのみからサンプリングするデコード戦略。