PPLとBPW

※このページは生成された文章がベースです。信憑性不明、詳細はしらべてください。

いずれ手を入れる予定です。

PPLとは異なる指標が考案されていた

1. Perplexity（PPL）

意味：モデルが次の単語をどれくらい「当てられるか」を表す指標。

直感的な理解：

PPLが低い → モデルがテキストを「うまく予測できている」＝精度が高い。

PPLが高い → 出力がぎこちなく、学習分布から外れている。

使い所：

精度や品質の評価に使う。量子化で「どれくらい性能が落ちたか」を測る基準。

別の回答

モデルが次の単語を当てるときに、平均して何択クイズをしているかを数字にしたもの

1. 正解の単語を取り出す（one-hotでピンポイント化）

2. その確率を log にする

3. 文全体で平均をとる

4. マイナスをつけて正の値にする（クロスエントロピー）

5. exp で戻すと「平均的に何択問題か」が出る

2. Bits Per Weight（BPW）

意味：モデルのパラメータ1つあたりに割り当てるビット数。

例：

F16（16bit浮動小数点） → BPW ≈ 16

Q4_K_M（4bit量子化） → BPW ≈ 4〜5

Q2K（2bit） → BPW ≈ 2〜3

直感的な理解：

BPWが低い → モデルが軽くなり、メモリ使用量が減る。

BPWが高い → 精度が高いが、サイズも大きい。

使い所：

ストレージ・メモリ効率の指標。「どれだけ削減できたか」を表す。

3. 両者の関係と使い分け

PPL → 精度の軸（モデルがどれくらい賢さを保っているか）

BPW → コストの軸（モデルをどれくらい小さくできたか）

この2つをセットで見る：

1. BPWを下げる（軽量化）

例：16bit → 4bit

→ メモリ使用量が大幅に削減される。

2. PPLの増加を最小化する（精度保持）

→ 「小さくしたけどバカになってないか？」を確認する。

つまり──

BPWがコスト（省メモリ・省計算）

PPLが品質（出力の自然さ・正しさ）

4. 例：実データで見る

Q4_K_M（BPW ≈ 5.1）

Naive量子化：PPL ≈ 10.016

BPW最適化版：PPL ≈ 9.887（精度改善）

→ 同じBPWでも、工夫次第でPPLを下げられる

まとめ

BPW = モデルをどれくらい圧縮したか（コスト軸）

PPL = 圧縮してもどれくらい頭が良いか（精度軸）

課題: コスト vs 精度のトレードオフをどう最適化するか？