什么是Perplexity？

Perplexity（困惑度）是自然语言处理中用于评估语言模型性能的核心指标，它衡量模型在预测序列数据（如文本）时的平均不确定性程度。具体而言，Perplexity通过计算模型在测试集上的交叉熵损失并取其指数得到；值越低，表明模型对数据的拟合越好、预测越准确，常用于比较不同模型在相同任务上的表现。

在AI产品开发实际落地中，Perplexity被广泛应用于优化语言模型驱动的应用，例如聊天机器人、机器翻译或内容生成系统。AI产品经理可借助此指标监控训练效果、调整超参数，并验证模型在真实场景的泛化能力，从而确保产品性能符合业务需求并提升用户体验。