التقييمالأساسيات تحديث 2026

Perplexity

التعريف

مقياس جوهري معياري لجودة النموذج اللغوي: مدى «تفاجئه» بنص لم يره أثناء التدريب. وكلما انخفضت الحيرة، كان النموذج أقدر على التنبؤ بالنصوص الحقيقية.

الحيرة هي الأُسّ الطبيعي لمتوسط الإنتروبيا المتقاطعة لكل رمز في النموذج على مجموعة اختبار — أي، بصورة حدسية، العدد الفعلي من الخيارات المتساوية الاحتمال التي يختار النموذج من بينها في كل خطوة. ويعود هذا المقياس إلى الأبحاث المبكرة في التعرّف على الكلام (Jelinek وزملاؤه، 1977)، ويُعامَل بوصفه مقياس تقييم أساسيًا في المرجع المعياري لـ Jurafsky وMartin.

القيمة الأدنى أفضل، لكن الحيرة لا تقيس إلا مدى ملاءمة التنبؤ للنص؛ فهي لا تعكس مباشرةً مدى الفائدة أو دقة المعلومات أو السلامة، ولهذا تُستخدم إلى جانب معايير أداء المهام والتقييم البشري.

المراجع

مصادر أولية ومحكّمة وأرشيفية لهذا التعريف.

Perplexity—a measure of the difficulty of speech recognition tasks
Jelinek, F., Mercer, R. L., Bahl, L. R., & Baker, J. K. (1977). Journal of the Acoustical Society of America, 62(S1), S63.
Speech and Language Processing (3rd ed. draft), Ch. 3: N-gram Language Models
Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2024). Stanford University.

مداخل القواميس والموسوعات

استشهد بهذا المدخل

MultipleChat. «مقياس الحيرة (Perplexity)». مسرد MultipleChat للذكاء الاصطناعي والنماذج اللغوية الكبيرة، 2026. https://multiple.chat/ai-glossary/perplexity

مصطلحات ذات صلة

شاهد ذلك عمليًا

شغّل المطالبة نفسها على ChatGPT وClaude وGemini وGrok وPerplexity جنبًا إلى جنب — مع استخدام ملفاتك سياقًا وإجابات يمكنك مقارنتها والتحقق منها.

جرّب MultipleChat مجانًا

تابع التعلّم

اطّلع على الخطط المدفوعة