تُعد درجة التنوع (Distinct-1/Distinct-2) مؤشرًا تقييميًا مهمًا لمهام توليد النص في مجال النماذج الكبيرة والاستدلال. التعريف الأصلي (Li et al., 2015) هو: عدد الـ unigrams والـ bigrams الفريدة مقسومًا على إجمالي عدد الكلمات في النص المُولّد. يقيس هذا المؤشر التنوع المعجمي للمحتوى المُولّد والقدرة على تجنب التكرار. تشير القيم الأعلى إلى قدرة النموذج على إنتاج نصوص أكثر ثراءً وتنوعًا بدلاً من أن تكون موحدة.

استخدمت بعض التطبيقات والدروس اللاحقة «إجمالي عدد الـ n-grams» كمقام، وهو ما يختلف عن المنهجية الواردة في الورقة الأصلية، لذا يجب توخي الحذر عند إجراء المقارنات. عادةً ما تُبلغ هذه الدرجة كقيمة غير بعدية. يُستخدم هذا المؤشر على نطاق واسع في المعايير المرجعية والأوراق البحثية ذات الصلة، ويمكنه أن يعكس بفعالية أداء النموذج في هذا البُعد. كلما ارتفعت القيمة، كان الأداء أفضل.