什么是困惑度？

困惑度（Perplexity）衡量语言模型在预测序列中下一个单词时的不确定性程度。它量化了模型对一段文本或数据的预测质量，值越低表示预测性能越好。

关键原理是困惑度与模型对测试数据计算的概率直接相关。它通过对交叉熵损失取指数来计算。重要的是，困惑度越低意味着模型对数据越不"困惑"，预测越有信心。只有在完全相同的数据集和词汇表上评估的模型之间才能进行有效的比较。困惑度主要评估对文本等序列数据的生成能力。

困惑度对于在开发和研究阶段评估、比较和选择语言模型至关重要。它在进行代价高昂的人工评估之前，提供了一个客观、可量化的模型性能指标。它帮助研究人员识别改进点并针对机器翻译或文本生成等特定任务优化模型。