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LLM的准确率评估采用什么方式：准确率评估使用的是 sklearn.metrics 模块中的 accuracy_score 函数

评估方式

代码里的准确率评估是基于每个样本最后一个预测的 token 与真实的 token 进行对比。具体来说，它会遍历测试数据集中的每个样本，使用模型预测出最后一个 token 的 ID，然后将预测的 token ID 与真实的 token ID 作比较，最后计算预测正确的样本数量占总样本数量的比例，以此作为准确率。

公式原理

准确率（Accuracy）的计算公式如下：

Accuracy = 预测正确的样本数 总样本数 \text{Accuracy} = \frac{\text{预测正确的样本数}}{\t