Perplexity влияет на процесс машинного обучения следующим образом:

• Оценивает эффективность языковой модели. 3 Показатель оценивает, насколько хорошо модель предсказывает следующее слово или символ на основе контекста предыдущих слов или символов. 3
• Помогает улучшить точность и эффективность моделей. 1 Низкие значения перплективности указывают на то, что модель лучше понимает закономерности данных, что приводит к более точным предсказаниям и улучшению общей производительности. 1
• Позволяет сравнивать разные модели. 2 Рассчитав перплективность на стандартной тестовой выборке, можно количественно сравнить несколько моделей и выбрать лучшую для конкретного приложения. 2
• Служит метрикой для оптимизации модели. 2 Вероятности лога модели чувствительны к даже небольшим изменениям модели, поэтому минимизация перплективности помогает улучшать модели. 2