Perplexity to metryka, która pomaga ocenić, jak dobrze model językowy przewiduje kolejne słowa w tekście. Można to porównać do stopnia zaskoczenia modelu, gdy ma za zadanie przewidzieć, jakie słowo powinno pojawić się po danym kontekście.
Im niższa wartość perplexity, tym lepiej model radzi sobie z przewidywaniem tekstu. Oznacza to, że model jest bardziej pewny, jakie słowa powinny następować po sobie i lepiej dopasowuje się do wzorców, które zauważył w danych treningowych.
W kontekście tworzenia promptów, perplexity może pomóc w ocenie jakości promptu. Możemy eksperymentować z różnymi promptami i sprawdzać, jaką wartość perplexity osiągają. Jeśli prompt ma niską perplexity, oznacza to, że model jest w stanie przewidzieć odpowiedzi, które są logiczne i pasują do kontekstu.
Jednak warto pamiętać, że perplexity nie jest jedynym czynnikiem, który należy brać pod uwagę. Oprócz tego, trzeba również ocenić, czy odpowiedzi modelu są zrozumiałe, spójne i zgodne z intencją użytkownika. Perplexity nie bierze pod uwagę tych aspektów w pełni.
Dlatego ważne jest stosowanie różnych metod oceny promptów, takich jak ręczna ocena jakości generowanych odpowiedzi czy testy porównawcze. To pozwoli uzyskać bardziej kompletną ocenę jakości promptu i poprawić interakcję z modelem językowym.
Facebook Messenger