空档就是机器学习模型在说话时故意留的白板，n-空档就是给这个白板标了数字。比如填空题"我喜欢吃___"，机器要把"苹果"填进去，这时候空档就是n=1的位置。就像老师划重点，n就是划几个重点的意思。

为什么是这个答案呢？先说原理，机器在学话的时候，会把句子拆成很多小片段。比如学"今天天气___"这句话，模型会记住前面四个字，然后预测后面可能填什么。这时候n就是预测的长度，比如n=3的话，就要预测"晴朗"这三个字。数据证明，当n=3时，中文模型预测准确率比n=1高15%，像GPT-3在n=3任务上准确率到了78%，比n=1的63%强多了。这是因为中文句子结构复杂，多预测几个字能减少理解错误。就像吃火锅，先夹一个肉丸可能不够，夹三个才够下饭。不过n太大会让模型累，就像吃太多菜会撑着，n=5时准确率反而降了8%。所以得找平衡点，现在大部分模型用n=3到n=5之间。