我目前正在使用 GPT-3，我正在尝试将其功能与我的硕士论文的相关语言模型进行比较。 不幸的是，GPT-3 是一个基于 API 的应用程序，因此我无法真正提取诸如困惑度之类的指标。
通过 API，我可以访问这三个指标，当然还有模型输出：
training_loss：训练批次的损失
training_sequence_accuracy：训练批次中模型的预测标记与真实完成标记完全匹配的完成百分比。例如，batch_size 为 3 时，如果您的数据包含补全 [[1, 2], [0, 5], [4, 2]] 和模型预测 [[1, 1], [0, 5] , [4, 2]]，这个精度将为 2/3 = 0.67
training_token_accuracy：训练批次中模型正确预测的标记的百分比。例如，batch_size 为 3 时，如果您的数据包含补全 [[1, 2], [0, 5], [4, 2]] 和模型预测 [[1, 1], [0, 5] , [4, 2]]，这个准确度将为 5/6 = 0.83
是否有可能使用 python 计算我的模型的困惑度？
谢谢你。
模型的困惑度可以通过其交叉熵损失的指数来实现： pp = 2^(-损失)