困惑度能反映模型的语言能力吗？

困惑度是一种定量指标，用于评估语言模型预测给定文本序列的能力。虽然它与基本的语言建模能力相关，但无法全面反映模型的整体语言能力。

困惑度评估模型基于其概率估计准确预测下一个 token 的能力。较低的困惑度通常表明对所提供测试数据的预测性能更好。然而，它主要衡量 token 级别的词汇和句法预测技能。关键在于，它不能直接评估更高层次的能力，如语义理解、生成连贯性、推理能力或事实准确性。它也在很大程度上依赖于所使用的特定训练和测试数据集。

作为内在评估指标，困惑度在开发和训练阶段对于基准测试和比较核心语言建模能力很有价值。它是模型收敛和对未见文本预测性能的有用且计算高效的代理指标。然而，由于其在评估更广泛的语言理解和生成质量方面存在局限性，必须辅以使用特定任务指标和人工判断的广泛外在评估。