Perplexity (혼란도)란?

Perplexity (혼란도)는 주로 언어 모델(Language Model)의 성능을 평가할 때 사용되는 지표입니다. 쉽게 말해, 모델이 다음 단어나 문장을 얼마나 잘 예측하는지를 수치화한 것입니다.

낮은 Perplexity → 모델이 예측을 더 잘함 (더 정확한 언어 모델)

높은 Perplexity → 모델이 예측을 잘 못함 (예측 성능이 낮음)

 

Perplexity의 의미

Perplexity는 "혼란도"라는 뜻으로, 모델이 얼마나 "혼란스러워하는지"를 나타냅니다.

수식적으로 보면, Perplexity는 확률 분포의 불확실성 정도를 나타냅니다.

언어 모델에서는 예측된 다음 단어의 확률 분포가 얼마나 일관성 있는지를 평가합니다.

 

Perplexity의 직관적 해석

Perplexity = 1: 모델이 완벽하게 다음 단어를 예측함.

Perplexity = 2: 모델이 두 가지 가능성 중 하나를 고르는 정도로 예측함.

Perplexity = 100: 모델이 100개의 가능한 선택지 중 하나를 선택해야 하는 정도로 혼란스러움.

 

Perplexity의 활용

언어 모델 성능 평가: GPT, BERT, Transformer 모델 등이 얼마나 잘 작동하는지 평가할 때 사용됩니다.

모델 비교: 두 언어 모델을 비교할 때 Perplexity 값이 낮은 모델이 더 나은 성능을 보입니다.

하이퍼파라미터 튜닝: Perplexity를 통해 최적의 학습률, 데이터 양, 모델 구조 등을 조정할 수 있습니다.

 

Perplexity의 한계

모델 평가의 절대적인 기준은 아님: Perplexity가 낮다고 항상 실전 성능이 뛰어난 것은 아닙니다.

사람의 언어 이해와의 차이: Perplexity는 수학적 예측 성능을 나타낼 뿐, 실제 언어의 의미론적 이해를 보장하지 않습니다.

데이터 편향: 학습 데이터가 특정 도메인에 편향되어 있으면 Perplexity가 왜곡될 수 있습니다.

 

Perplexity의 요약

Perplexity란? 언어 모델이 다음 단어나 문장을 얼마나 잘 예측하는지 나타내는 지표.

낮을수록 좋다: 낮은 Perplexity는 더 나은 예측 성능을 의미함.

활용: 언어 모델 평가, 모델 간 비교, 하이퍼파라미터 최적화

한계: Perplexity가 낮다고 해서 실제 언어 이해가 뛰어난 것은 아님.

 

Perplexity는 언어 모델의 성능을 측정하는 핵심 지표 중 하나입니다.