困惑度可以用来比较不同的模型吗？

困惑度是比较不同语言模型的标准指标，尤其用于评估其预测能力。是的，它可以直接用于此类比较。

困惑度量化概率模型预测样本的效果，值越低表示预测性能越好、不确定性越低。为进行有效比较，模型必须在完全相同的测试数据集和词汇表上评估。在自然语言处理任务中比较相同类型或架构的模型时最为可靠。但需要注意，困惑度主要衡量内在性能（模型对类似训练数据的预测效果），可能与现实任务中的外在性能或用户体验不完全相关。

困惑度的主要应用价值在于模型开发和选择过程中的基准测试。它允许研究人员和工程师客观地对文本生成质量的模型进行排名，跨迭代跟踪改进情况，并为优化策略提供参考。这使其对于在标准语料库上优化大语言模型等语言模型不可或缺。