困惑度是用于评估语言模型在预测单词序列中的下一个单词方面的性能的指标。它衡量模型根据先前上下文估计单词出现的可能性的程度。

较低的困惑度分数表明更好的可预测性和对语言的理解，而较高的困惑度分数表明更高程度的不确定性和不太准确的预测。与当前的人工智能模型相比，人类的思维是如此复杂，以至于与人工智能生成的文本相比，人类编写的文本具有很高的复杂性。