Llama3.1 Rouge Score评分怎么样

关于Llama 3.1的ROUGE Score评分，以下是相关的内容整理：

1. ROUGE评分概述：

   • ROUGE（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）是一种专注于召回率的评估方法，主要用于自动摘要和文本生成的质量评估。
   • ROUGE可以细分为多个评估指标，包括ROUGE-N（n-gram重叠）、ROUGE-L（最长公共子序列）等。

2. Llama 3.1的ROUGE Score：

   • 在微调前，Llama 3.1的ROUGE-1得分为22.20，BLEU-4得分为5.93。
   • 在微调后，ROUGE-1得分提升至32.79，BLEU-4得分提升至11.30，显示出微调后模型在生成文本的准确性上有显著提高。

3. ROUGE Score的计算：

   • ROUGE-1是基于单个词的重叠计算，ROUGE-2则是基于双词组的重叠计算。
   • ROUGE-L则考虑了生成文本与参考文本之间的最长公共子序列，提供了更全面的评估。

4. 模型性能提升：

   • 微调后的Llama 3.1在生成文本的准确性上有明显提升，表明模型在处理复杂语言任务时的能力得到了增强。

5. 使用的工具和方法：

   • 在计算ROUGE Score时，使用了改进的句子切分机制，特别考虑了中文标点符号，以提高评分的准确性。
   • 采用了jieba库进行中文分词，确保了在中文文本处理中的有效性。

综上所述，Llama 3.1的ROUGE Score在微调后表现出色，显示了其在文本生成任务中的高效性和准确性。