Perplexity двух моделей нельзя всегда сравнивать напрямую

Perplexity показывает, насколько модель «удивляется», предсказывая следующий токен: чем меньше значение, тем увереннее прогноз. Но токен — не универсальная единица. Один токенизатор разделит слово на две части, другой — на четыре. Получается, модели оценивают текст отрезками разного размера, а итог усредняется по этим отрезкам.

Поэтому число 8 у одной модели не обязательно лучше 10 у другой. Честное сравнение требует одинакового текста, способа подсчёта и совместимого разбиения на токены. Perplexity полезна внутри единого эксперимента, но превращать её в турнирную таблицу без условий — всё равно что сравнивать темп в шагах разной длины.

#ИИ #нейросети #LLM #метрики