简单来说,困惑度衡量了一个语言模型预测文本的能力有多好。困惑度越低,意味着模型的预测越准确。在大模型(如大规模语言模型)时代,虽然困惑度(perplexity)依然是衡量模型性能的一个重要指标,但它确实有一些局限性,这导致在某些情况下,它可能不是最理想的评估方法。让我们来看看困惑度在大模型时代的局限性和其他潜在的...