您好，我用发布的roberta_large当做语言模型测试句子的ppl值时，发现每个字的概率很小，不太合理；相同条件下bert模型句子中每个字的概率都是比较大的。请教一下原因？ about roberta_zh

[brightmart]

原因未名。先不看绝对值，只看相对值看看。能否贴出你的对比

[Jethu1]

这是原bert模型的结果，能够看出每个字的概率相对较大，这也符合预期，因为每次预测都是只mask一个字
{
"tokens": [
{
"token": "是",
"prob": 0.30322134494781494
},
{
"token": "啊",
"prob": 0.0012240558862686157
},
{
"token": "国",
"prob": 0.9883688688278198
},
{
"token": "内",
"prob": 0.8388231992721558
},
{
"token": "的",
"prob": 0.13244634866714478
},
{
"token": "话",
"prob": 0.2772337794303894
},
{
"token": "换",
"prob": 0.012012508697807789
},
{
"token": "运",
"prob": 0.9997902512550354
},
{
"token": "营",
"prob": 0.9997696280479431
},
{
"token": "商",
"prob": 0.9707292318344116
},
{
"token": "就",
"prob": 0.11638925969600677
},
{
"token": "得",
"prob": 0.049220748245716095
},
{
"token": "换",
"prob": 0.9010285139083862
},
{
"token": "号",
"prob": 0.4484074115753174
},
{
"token": "码",
"prob": 1.2002858511550585e-06
}
],
"ppl": 10.693282416916839
},
这是用Roberta_large模型使用完全相同的脚本跑出来的结果，我也注意了相对值，依然感觉明显不太合理。
{
"tokens": [
{
"token": "是",
"prob": 8.387277193833143e-05
},
{
"token": "啊",
"prob": 1.7700522221275605e-05
},
{
"token": "国",
"prob": 2.2484027795144357e-05
},
{
"token": "内",
"prob": 5.781384970759973e-06
},
{
"token": "的",
"prob": 4.081234692421276e-06
},
{
"token": "话",
"prob": 6.827569904999109e-06
},
{
"token": "换",
"prob": 6.573647624463774e-06
},
{
"token": "运",
"prob": 5.2257790230214596e-05
},
{
"token": "营",
"prob": 2.9685045319638448e-06
},
{
"token": "商",
"prob": 5.854314076714218e-05
},
{
"token": "就",
"prob": 3.97300100303255e-05
},
{
"token": "得",
"prob": 1.9959677956649102e-05
},
{
"token": "换",
"prob": 2.198752781623625e-06
},
{
"token": "号",
"prob": 3.740817874131608e-06
},
{
"token": "码",
"prob": 0.00041163168498314917
}

[brightmart]

看上去概率确实很低，而bert模型的ppl还挺正常的

[Jethu1]

这块，我比较了哈工大RoBERTa-wwm-ext, Chinese，这个模型的效果；从概率上看，它基本和原Bert模型接近。出现这种情况的最大可能，我觉得可能是由于本模型从一开始就是采用MASK词的方式训练的，而哈工大哪个模型是从BerT字模型基础上做的增量MASK词。因为MASK词是一个难度更高的任务，测试时是依次扣掉每一个字来算概率，因此本模型得到的概率自然会比较低。

[brightmart]

应该是的。

[brightmart]

你好，roberta_zh_large是没有包含语言模型的权重的。那么你在测试的时候，可能是随机的吗。

你可以试一试这个包含mlm参数的版本（roeberta_zh_L-24_H-1024_A-16_lm_layer.zip）：
https://drive.google.com/file/d/1MmVWOGTsCdeUMfeCePDcatsui9zL3lND/view