BERT DataLoader: разница между shuffle=True и Sampler?

Я обучил модель DistilBERT с помощью DistilBertForTokenClassification на данных ConLL для прогнозирования NER. Обучение, похоже, прошло без проблем, но у меня есть 2 проблемы на этапе оценки.

1. Я получаю отрицательное значение потерь

2. Во время обучения я использовал shuffle=True для DataLoader. Но во время оценки, когда я делаю shuffle=True для DataLoader, я получаю очень плохие результаты метрик (f_1, точность, полнота и т. д.). Но если я делаю shuffle = False или использую сэмплер вместо перемешивания, я получаю довольно хорошие метрические результаты. Мне интересно, есть ли что-то не так с моим кодом.

Вот код оценки:

print('Prediction started on test data')
model.eval()

eval_loss = 0
predictions , true_labels = [], []

for batch in val_loader:
  b_input_ids = batch['input_ids'].to(device)
  b_input_mask = batch['attention_mask'].to(device)
  b_labels = batch['labels'].to(device)

  with torch.no_grad():
      outputs = model(b_input_ids, 
                      attention_mask=b_input_mask)

  logits = outputs[0]
  logits = logits.detach().cpu().numpy()
  label_ids = b_labels.detach().cpu().numpy()
  
  predictions.append(logits)
  true_labels.append(label_ids)

  eval_loss += outputs[0].mean().item()


print('Prediction completed')
eval_loss = eval_loss / len(val_loader)
print("Validation loss: {}".format(eval_loss))

вне:

Prediction started on test data
Prediction completed
Validation loss: -0.2584906197858579

Я считаю, что я неправильно рассчитываю потери здесь. Можно ли получить отрицательные значения потерь с помощью BERT?

Для DataLoader, если я использую приведенный ниже фрагмент кода, у меня не будет проблем с результатами метрик.

val_sampler = SequentialSampler(val_dataset)
val_loader = DataLoader(val_dataset, sampler=val_sampler, batch_size=128)

Но если я сделаю это, я получу очень плохие метрические результаты.

val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=128, shuffle=True)

Это нормально, что я получаю совершенно разные результаты с shuffle=True и shuffle=False ?

код для расчета метрики:

metric = load_metric("seqeval")
results = metric.compute(predictions=true_predictions, references=true_labels)
results

вне:

{'LOCATION': {'f1': 0.9588207767898924,
  'number': 2134,
  'precision': 0.9574766355140187,
  'recall': 0.9601686972820993},
 'MISC': {'f1': 0.8658965344048217,
  'number': 995,
  'precision': 0.8654618473895582,
  'recall': 0.8663316582914573},
 'ORGANIZATION': {'f1': 0.9066332916145182,
  'number': 1971,
  'precision': 0.8947628458498024,
  'recall': 0.9188229325215627},
 'PERSON': {'f1': 0.9632426988922457,
  'number': 2015,
  'precision': 0.9775166070516096,
  'recall': 0.9493796526054591},
 'overall_accuracy': 0.988255561629313,
 'overall_f1': 0.9324058459808882,
 'overall_precision': 0.9322748349023465,
 'overall_recall': 0.932536893886156}

Вышеупомянутые показатели печатаются, когда я использую Sampler или shuffle=False. Если я использую shuffle=True, я получаю:

{'LOCATION': {'f1': 0.03902284263959391,
  'number': 2134,
  'precision': 0.029496402877697843,
  'recall': 0.057638238050609185},
 'MISC': {'f1': 0.010318142734307824,
  'number': 995,
  'precision': 0.009015777610818933,
  'recall': 0.012060301507537688},
 'ORGANIZATION': {'f1': 0.027420984269014285,
  'number': 1971,
  'precision': 0.019160951996772892,
  'recall': 0.04819888381532217},
 'PERSON': {'f1': 0.02119907254057635,
  'number': 2015,
  'precision': 0.01590852597564007,
  'recall': 0.03176178660049628},
 'overall_accuracy': 0.5651741788003777,
 'overall_f1': 0.02722600361161272,
 'overall_precision': 0.020301063389034663,
 'overall_recall': 0.041321152494729445}

ОБНОВЛЕНИЕ: я изменил код потери для оценки. Кажется, что с этим кодом проблем нет. Вы можете увидеть новый код ниже:

print('Prediction started on test data')
model.eval()

eval_loss = 0
predictions , true_labels = [], []

for batch in val_loader:

  b_labels = batch['labels'].to(device)

  batch = {k:v.type(torch.long).to(device) for k,v in batch.items()}
  
  with torch.no_grad():
      outputs = model(**batch)

      loss, logits = outputs[0:2]
      logits = logits.detach().cpu().numpy()
      label_ids = b_labels.detach().cpu().numpy()
  
      predictions.append(logits)
      true_labels.append(label_ids)

      eval_loss += loss


print('Prediction completed')
eval_loss = eval_loss / len(val_loader)
print("Validation loss: {}".format(eval_loss))

Хотя я до сих пор не получил ответа на вопрос DataLoader. Также я просто понял, когда я это делаю print(model.eval()) я все еще получаю выпадения из модели в режиме оценки.