LLM的準確率評估采用什么方式：準確率評估使用的是 sklearn.metrics 模塊中的 accuracy_score 函數

評估方式

代碼里的準確率評估是基于每個樣本最后一個預測的 token 與真實的 token 進行對比。具體來說，它會遍歷測試數據集中的每個樣本，使用模型預測出最后一個 token 的 ID，然后將預測的 token ID 與真實的 token ID 作比較，最后計算預測正確的樣本數量占總樣本數量的比例，以此作為準確率。

公式原理

準確率（Accuracy）的計算公式如下：

Accuracy = 預測正確的樣本數 總樣本數 \text{Accuracy} = \frac{\text{預測正確的樣本數}}{\t