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machine-learning - Perplexity は、Huggingface gpt2 言語モデル コードのどこで計算されますか?

model() 呼び出しの損失の出力が困惑の形であるという github のコメントがいくつか見られます: https://github.com/huggingface/transformers/issues/473

しかし、関連するコードを見ると... https://huggingface.co/transformers/_modules/transformers/modeling_openai.html#OpenAIGPTLMHeadModel.forward

交差エントロピーが計算されているのがわかりますが、困惑への変換はありません。損失は​​最終的にどこに変換されますか? それとも、私が理解していない変換がすでにそこにありますか?

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machine-learning - Gensim による潜在的ディリクレ割り当ての実装

私はLDAトピックモデリングに関するプロジェクトを行っています.gensim（python）を使用してそれを行いました。いくつかの参考文献を読んだところ、最良のモデル トピックを取得するには、パス数とトピック数の 2 つのパラメーターを決定する必要があると書かれていました。本当？パスの数については、どの時点でパスが安定しているかがわかります。トピックの数については、どのトピックの値が最も低いかがわかります。

また、gensim ライブラリのすべてのパラメータを使用する必要がありますか?


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