困惑度越小越好吗？

困惑度衡量概率模型预测测试样本的效果。较小的困惑度意味着模型对实际测试数据分配的概率更高，即不确定性或"意外"更少。关键在于，只有使用相同词汇表和分词方式的模型之间才能直接比较。虽然困惑度是模型改进和训练进度的重要内在指标，但较低的困惑度并不自动转化为问答或推理等下游任务中的卓越表现，也不保证事实准确性或实用性。

优化为较低困惑度的模型通常更适合高度依赖预测流畅且连贯文本序列的任务，如机器翻译、文本摘要和续写。最小化困惑度有助于使模型输出与训练数据的统计模式更加贴合。然而，外在评估指标和人工判断对于评估现实世界的适用性和质量是必不可少的补充。