Perplexity metric does not apply batching correctly to tokenization
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評価
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 初心者へのやさしさ
- 30/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
perplexity._compute(..) から始め、batch_size との関係で予測がどのようにトークン化され、GPU に移動されるかを調べます。トークン化とデバイスへの移動がバッチごとに行われ、呼び出し側が独自のモデルと tokenizer を提供できれば完了です。issue には既存の変更について言及されていますが、テストやファイルパスはありません。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
When I try to evaluate my model's text generation using the perplexity metric, the batch_size parameters in perplexity._compute(..) was not sufficient, because it tries to tokenize and move the entire set of predictions to GPU. A simple change to move the tokenization to each batch fixes the issue for me.
Also, it should be possible to pass my own model and tokenizer (since my model is not publishable on huggingface) to the metric. I have made these changes to enable my experiments.
I have made changes to fix this. I can open a PR to commit these changes, if this sounds good to you. I believe this will benefit the developer community.
- 主要言語
- Python
- スター
- 2.5k
- フォーク
- 366
- 平均マージ
- 48分
- マージ済み PR（30日）
- 1
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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