困惑度（Perplexity）在AI中有什么用途？
困惑度衡量语言模型预测样本文本的能力，量化模型在预测序列中下一个词元时平均的不确定性或意外程度。
困惑度分数越低，表示模型对文本的预测能力越强，通常在预测任务上表现更好。它是训练和验证阶段用于比较模型架构或调整超参数的关键评估指标。但困惑度基于特定语料库或测试集计算，并不直接衡量连贯性或事实准确性等更高层次的语言理解能力。
困惑度的主要应用场景是评估和优化用于文本生成任务的语言模型。开发者通过迭代使用困惑度分数来筛选更优模型、微调参数，并评估变更的影响。它提供了一种快速、可量化的方式，在部署前识别预测能力较弱的模型，从而提升模型开发效率。
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