Почему cross entropy является основным показателем при сравнении языковых моделей?

Cross-entropy является основным показателем при сравнении языковых моделей, потому что позволяет измерять производительность классификационной модели, результатом которой является распределение вероятностей. www.analyticsvidhya.com

В контексте языковых моделей кросс-энтропия определяет разницу между предсказанным распределением вероятностей следующего токена и фактическим распределением. www.analyticsvidhya.com

Некоторые преимущества использования этого показателя:

• Оценка эффективности модели. www.analyticsvidhya.com Низкие значения кросс-энтропии указывают на то, что предсказанные вероятности модели близки к фактическим меткам, что означает лучшую производительность. spotintelligence.com Высокие значения указывают на значительные расхождения между предсказанными и фактическими вероятностями, что говорит об ошибках классификации. spotintelligence.com
• Оценка переноса обучения. www.analyticsvidhya.com Кросс-энтропия может показать, насколько хорошо модель передаёт знания от предварительной подготовки к последующим задачам. www.analyticsvidhya.com
• Сравнение моделей. www.analyticsvidhya.com Различные модели можно сравнивать на основе их потерь в одном и том же наборе данных. www.analyticsvidhya.com
• Адаптация к предметной области. www.analyticsvidhya.com Измерение того, как изменяется кросс-энтропия в разных областях, может показать, насколько хорошо модель обобщается. www.analyticsvidhya.com