Perpleksja[1][2], nieokreśloność[3] – miara niepewności wartości próbki z dyskretnego rozkładu prawdopodobieństwa. Im większa perpleksja, tym mniejsze prawdopodobieństwo, że obserwator odgadnie wartość, jaka zostanie wyciągnięta z rozkładu. Pojęcie perpleksji zostało pierwotnie wprowadzone w 1977 roku w teorii informacji w kontekście rozpoznawania mowy[4].
Perpleksja tokena
W przetwarzaniu języka naturalnegokorpus to ustrukturyzowany zbiór tekstów lub dokumentów, a model języka to rozkład prawdopodobieństwa obejmujący całe teksty lub dokumenty. Dlatego w przetwarzaniu języka naturalnego powszechniej stosowaną miarą jest perpleksja PP na token (słowo lub podsłowo), definiowana jako średnia geometryczna odwrotności prawdopodobieństwa każdego tokena w testowym korpusie q[5]: Gdzie są dokumentami w korpusie i jest liczbą tokenów w korpusie.
Nieformalnie, PP oznacza ilość możliwości szacowania następnego słowa w testowym korpusie[4].
Użycie w dużych modelach językowych
Perpleksję zastosowano w celu porównania różnych modeli w tym samym zestawie danych i w celu optymalizacji hiperparametrów, chociaż stwierdzono, że jest ona wrażliwa na takie czynniki, jak cechy językowe i długość zdania[6].
Pomimo kluczowej roli, jaką odgrywa perpleksja w rozwoju modelu języka, wykazała ona swoje ograniczenia, zwłaszcza jako niewystarczający wyznacznik wydajności rozpoznawania mowy, nadmiernego dopasowania i uogólnienia[7][8].
↑HayatoH.KobayashiHayatoH., Perplexity on Reduced Corpora, KristinaK.Toutanova, HuaH.Wu (red.), Baltimore, Maryland: Association for Computational Linguistics, czerwiec 2014, s. 797–806, DOI: 10.3115/v1/P14-1075 [dostęp 2025-05-12]. pub. albo wyd.,