困惑度适合在哪些任务中使用？

困惑度主要适用于评估语言模型并比较其在文本任务上的预测质量。它作为关键的内在指标，用于评估模型预测未见文本序列的效果。

较低的困惑度表明模型在预测时更有把握且更准确。在比较采用相同分词方案、在可比数据集上训练和评估的模型时，困惑度最具意义。困惑度与交叉熵（一种基本的损失指标）直接相关。其主要局限性在于不能直接衡量特定应用性能或流畅性、连贯性等任务特定质量。

其主要应用场景是语言模型本身的开发、选择和调优。研究人员和工程师使用困惑度来跟踪训练进度、高效比较不同模型架构或超参数设置，并在进行昂贵的任务特定微调或外在评估之前选择性能最佳的模型。它提供了核心预测能力的有价值、可量化的信号。