La Perplexity, también conocida como perplejidad, se utiliza frecuentemente en el ámbito de la Inteligencia Artificial (IA) y específicamente en Machine que significa Learning.

Pero, ¿qué es exactamente esta “perplexity”?

Vayamos por partes.

Perplexity: Un concepto, diferentes aplicaciones
La perplejidad puede ser empleada en varios contextos dentro de la IA, pero fundamentalmente está relacionada con modelos de significado de predicción.

Específicamente, proporciona una medida de qué tan bien un modelo de probabilidad puede predecir una muestra.

En términos más sencillos, cuánto se “sorprende” el modelo cuando se encuentra con datos nuevos.

Una definición técnica
En términos más técnico, la perplejidad es la inversa de la probabilidad geométrica media.

La función objetivo de minimizar la perplejidad equivale a maximizar la probabilidad logarítmica de los datos.

Por lo tanto, cuantos menos bits sean necesarios para predecir la muestra, menos perplejidad tendrá el modelo.

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¿Cómo interpretar la Perplexity?
Al interpretar esta métrica, cuanto más baja sea la perplejidad, mejor es el rendimiento del modelo de IA.

Una perplejidad baja sugiere que el modelo tiene más confianza en sus predicciones.