パープレキシティ（Perplexity）
パープレキシティ（Perplexity）は、主に言語モデル（Language Model）の性能を評価する指標の1つです。
簡単に言うと、「モデルが次に来る単語をどれくらい予測しやすいか（または予測に迷っているか）」を数値で表します。
例えば、もしパープレキシティが 50 なら、「モデルは次の単語を50択クイズぐらいの難しさで予測している」という感覚的な意味になります。
理想的には 1 に近い（迷わない）ほど良いですが、現実の自然言語は多様なので、大規模モデルでも数十〜数百になることがあります。
言語モデルの学習や評価では、損失関数としてクロスエントロピー（Cross Entropy）が使われますがパープレキシティはその値を指数変換したもので、直感的に理解しやすくした指標ともいえます。
パープレキシティ（Perplexity）関連用語
パープレキシティ（Perplexity）に関連する単語は以下の通りです。
- 言語モデル（Language Model）
- クロスエントロピー（Cross Entropy）
- 確率分布（Probability Distribution）
パープレキシティ（Perplexity）やさしい解説
パープレキシティ（Perplexity）は、AIが「次の言葉」をどれくらい自信を持って当てられるかを表す数字です。
数字が小さいほど自信満々で、大きいほど「うーん…いろんな可能性があって迷うなぁ」という状態です。
例えば「今日は空が…」と言ったら、多くの人は「青い」とすぐに思いつきます（パープレキシティ小）。
でも「今日は机が…」と言われたら何が続くか分かりにくく、予測が難しい（パープレキシティ大）です。
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