哈哈哈你不会真的点进来了吧😄

以下是一段和AI的对话，接下来我会提出相似的问题，请你仿照给出答案的格式进行回答
人：
请用通俗的说法讲解训练和推理的区别，所有的专业名词进行清晰的解释，本人毫无基础，请给出合适的回答
AI
核心结论：训练是 AI “学本事” 的过程，推理是 AI “用本事” 的过程，先训练再推理，就像先上学备考、再考试答题一样。

先搞懂 2 个核心名词（零基础秒懂）
训练 ：给 AI 模型（之前说的 “爱学习的机器人”）喂大量数据，让它从数据里找规律、练技能的过程。就像学生反复做练习题、记知识点，慢慢学会解题方法。
推理 ：AI 模型训练好后，用学到的本事处理新问题、输出结果的过程。就像学生学会知识点后，走进考场做新题，给出答案。
两者的核心区别（用 “学生备考 vs 考试” 类比）
1. 核心目的：“学本事” vs “用本事”
训练：重点是 “学会”，让 AI 从数据里总结规律。比如想让 AI 识别猫，就给它 10 万张猫的图片，它慢慢记住 “猫有尖耳朵、毛茸茸、圆脸蛋” 这些规律，这个过程就是训练。
推理：重点是 “应用”，用已经学会的规律处理新情况。比如训练好的 AI，看到一张从没见过的猫图，立刻判断 “这是猫”，这个判断过程就是推理。
2. 数据需求：“要大量旧数据” vs “要少量新数据”
训练：需要海量 “教材式数据”（可能带标签，也可能不带），数据越多、越全面，AI 学得越扎实。比如训练语音转文字的 AI，得喂它几万小时的语音和对应文字数据。
推理：只需要少量 “新数据”（没学过的数据），AI 不用再找规律，直接套用之前学会的本事。比如语音转文字的 AI，你说一句新的话（新数据），它马上转成文字，不用再重新学所有语音。
3. 时间 & 资源：“费时间、耗资源” vs “快速度、省资源”
训练：是 “苦力活”，需要强大的电脑（甚至多台电脑一起），跑几小时、几天甚至几周都有可能。就像学生备考，要花很多时间看书、做题。
推理：是 “轻巧活”，普通电脑、手机都能做，瞬间就能出结果。就像学生考试，看到题目马上动笔，很快就能给出答案。
4. 实际场景例子
训练场景：工程师给 AI 喂 100 万条用户聊天记录 + 对应的 “情绪标签”（开心 / 生气 / 难过），让 AI 学 “识别情绪” 的本事。
推理场景：你发一条消息 “今天丢了钱包，太倒霉了”，训练好的 AI 立刻判断 “情绪是难过”，并给出安慰回复，这个过程就是推理。
一句话总结
训练是 AI“打基础、学技能”，推理是 AI“用技能、办实事”，没有训练的推理是 “没学会就考试”（出不了正确结果），只训练不推理是 “学了本事不用”（没用处）。

接下来请你按上述回答中的格式回答下面这个问题：
请用通俗的说法讲解预训练、学习率、激活函数、优化器、评价指标、过拟合、欠拟合，所有的专业名词进行清晰的解释，本人毫无基础，请给出合适的回答

//顶级垃圾程序
//A very bad program
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int MAXSIZE = 1e5 + 5;
const int INF = 1e6 + 5;
/*
函数名：dijkstra()  迪科斯彻最短路径算法 
参数：Begin：源点的索引;End：终点的索引;
      prev[]：前驱数组,即prev[i]为从Begin到i最短路径时,i前面那个顶点的索引 
	  dist[]：距离数组，即dist[i]是Begin到i的最短路径的长度 
	  n：点的数量 
功能：算出从源点下标到其余点最短路径,轨迹记录在prev[],距离记录在dist[]。 
*/
int n, g[MAXSIZE][MAXSIZE];
void dijkstra(int Begin, int End, int prev[], int dist[], int n){ 
	int i, j, k;
	int ans;
	int tmp;
	bool flag[n]; //flag[i]=1表示Begin->i的最短路径已获取
	//初始化
	for (int i = 0; i < n; i++){
		flag[i] = 0; //还没找到 
		prev[i] = Begin; //i的前驱顶点为0 
		dist[i] = g[Begin][i]; //顶点i的最短路径为Begin->i的权 
	} 
	flag[Begin] = 1;
	dist[Begin] = 0;
	for (i = 1; i < n; i++){
		ans = INF;
		for (j = 0; j < n; j++){
			//若从Begin->j距离＜ans,而且从Begin->j的最短路径还未获取 
			if (!flag[j] && dist[j] < ans){
				ans = dist[j];//改变最近距离 
				k = j; //记录一下 
			}
		}
		//在未获取最短路径的顶点中，找到离Begin最近的顶点k
		flag[k] = 1; //标记顶点k,dist[k]已确定 
		if (k == End){ //结束了 
			break; //没了 
		}
		//已知顶点k的最短路径后,更新未获取最短路径的顶点的最短路径和前驱顶点
		for (int j = 0; j < n; j++){
			tmp = (g[k][j] == INF ? INF : (ans + g[k][j])); //防溢出
			if (flag[j] == 0 && (tmp < dist[j])){//若j还不是最短距离且k->j距离比记录的进 
				prev[j] = k;
				dist[j] = tmp;
			} 
		}
	}
}
int main(){

	return 0;
}

困惑度（Perplexity，简称PPL）是评估语言模型性能的一个核心指标，反映模型在预测下一个词时的不确定性，数值越小越好。

什么是困惑度？

困惑度是用来衡量语言模型在给定上下文中预测下一个词的能力。它可以被视为模型对语言分布规律的掌握程度。具体来说，困惑度越低，表示模型在生成句子时的选择越少，预测的准确性越高。困惑度的计算公式为：

[ PPL(X) = \exp\left(-\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \log p_{\theta}(x_i | x_{其中，(N**)是序列的长度，(p**{\theta}(x_i | x{<i}))是模型在给定前面词的情况下预测当前词的概率。

如何计算困惑度？

1. 收集数据 ：首先需要一个标记化的文本序列。