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Perplexity for quantized models

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Evaluación

Dificultad
2/5
Tiempo estimado
1-3 horas
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Documentación
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
huggingface, python
Área
machine-learning

Línea de trabajo

Comienza en el punto de entrada .compute() de la métrica de perplejidad y revisa los parámetros documentados comparándolos con el ejemplo de modelos cuantizados del issue. Se considera terminado cuando se haya aclarado qué argumentos son compatibles con los modelos cuantizados y se haya documentado el uso correcto.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Hi, If I intend to compute the perplexity for a quantized model, what parameters should I pass to the .compute() function?

For example,

perplexity = load("perplexity", module_type="metric")
good_result = perplexity.compute(predictions=SENTENCES,model_id=MODEL_NAME,add_start_token=False)

Much thx!

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
2.5k
Forks
352
Merge medio
38 min
PR fusionados (30 d)
4

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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