Perplexity, 언어 모델 비교 방법2025.12.25·수정 2026.04.23·수정 1회MLNLPevaluation-metric 언어 모델의 분기 계수 낮을 수록 좋은 언어 모델 가정: 모델 평가시 활용한 데이터 셋의 신뢰도가 충분히 높고, 데이터 개수도 많을 때 계산 방법 언어 모델이 성능 평가를 위한 테스트 데이터셋에서 이전 단어들을 기반으로 다음 단어를 예측할 때마다 평균적으로 N개의 단어 후보 중 정답을 찾는다. 후보가 적을 수록 성능이 좋은 모델 함께 읽기 좋은 글Precision, recall, accuracyMLevaluation-metricTF-IDF는 문서에서 단어의 중요도를 측정한다NLPBPR Baysian Personalized Ranking 유도 과정ML임베딩 크기를 어떻게 결정하고, 출력된 임베딩 사이즈는 차원수 X 데이터 타입 크기로 결정된다.MLDimensional SER에서 CCC는 사실상 표준 평가 지표다evaluation-metric변경 이력 (1)