本章探讨了GPT模型的效果评估与优化策略，包括常见的评估方法和基于困惑度的分析。通过BLEU和ROUGE等自动化指标，可以衡量生成文本的内容一致性和覆盖度，而困惑度则为生成流畅性提供了统计度量。进一步结合微调与学习率调整，模型在特定数据集上实现了更好的生成效果。微调能帮助模型更精准地适应新领域数据，学习率调整确保了训练的收敛性和稳定性。
本章内容为GPT模型的实际应用提供了有效的评估工具和优化策略，有助于提升生成质量和任务适应性。 6+5eSuciFAybAir/OSXJq1GvZ/NLrr7s0u8+OULCEx6mBEF9Mnhq6bkpz71qPuRx
