困惑度是衡量语言模型对文本序列预测不确定性的指标，数值越低表示模型的预测越准确。困惑度反映了模型对语言分布的建模质量，是评估生成模型性能的重要量化指标。在模型训练过程中，困惑度的变化趋势可以用来监控训练进度和判断模型收敛状态。例如，困惑度为10，意味着模型平均在10个词中选择下一个最可能的词。困惑度依赖于词表大小和分词方式，因此比较不同模型的困惑度时，需确保在相同数据集和预处理条件下进行。
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