前言

最近在調試大模型應用過程中，遇到了如下問題：

當用戶輸入指令：“請生成 10 個天氣相關的英語單詞”

大模型首次生成內容與「重新生成」兩次返回的內容近乎完全相同，幾乎沒有體現出任何差異性。

面對這種情況，造成大模型輸出高度相似的原因是什么呢？

我們又該采取怎樣的調整策略，才能使重新生成的內容與前次存在明顯差異，提升輸出的多樣性呢？

本文來跟大家一起學習探索下~

一、重復生成的根源探析

要解決重復問題，需先理解其輸入與模型處理機制。

大模型建模概率一般是一個條件概率：

p(xt|x1,x2,...,xt?1)

即 大模型通過前 t-1 個 token 作為條件，來預測第 t 個 token 的是哪一個。

當你的前面的條件文本過長時，大模型的輸出的幾個短文本會被原始的很長的條件文本淹沒，繼續預測下一個token的話，在模型看起來可能條件仍然是差不多的，此時如果使用greedy search，只選擇概率最大的一個token，模型極大可能會將前面已經生成的短文本重新預測成概率最大的文本，以此類推，會一直重復下去。

二、重復輸出現象

在生成式大模型的應用中，內容重復輸出的問題可以從不同層級進行分析。

具體可分為以下五個層級：

1、字符/符號級重復

    單個字符、標點或符號的重復堆砌，例如 "哈哈哈哈"、"……" 或 "!!!!!!"

2、詞語/短語級重復

    特定詞匯或短語在文本中高頻出現，甚至同一句話多次重復

3、句子/段落級重復

    相同或近似的句子、段落反復出現，例如多次解釋同一概念或用不同句式重復同一觀點

4、語義級重復

    不同表述但表達相同含義，例如 "天氣晴朗，陽光明媚" 與 "日照充足，萬里無云"

5、邏輯/結構級重復

    內容整體框架或邏輯鏈的重復，例如多輪對話中反復給出相同建議，或文章結構模板化

圖片

三、高效優化策略

3.1提示詞優化

在生成式大模型的交互中，提示詞（Prompt）優化是控制重復輸出的核心手段之一?？梢詮囊韵聨讉€角度進行優化：

• 明確要求多樣性：直接告訴模型需避免重復，并強調內容的多樣性

    示例提示詞：

"請生成一段關于氣候變化影響的描述，要求用不同角度和案例說明，避免重復觀點或句式。" 
"總結AI技術的三大優勢，每個優勢需用不同的例子解釋，禁止重復用詞或語義重復。"

• 限制重復的粒度：通過量化限制約束重復行為，覆蓋不同層級

    示例提示詞：

"用300字介紹量子計算，要求： 
1）同一詞語出現不超過3次（專業術語除外） 
2）每段開頭句式不重復 
3）語義層面避免相同觀點重復解釋"

3.2交互方式優化

將生成過程拆解為多步驟，減少單次生成壓力。

• 分段提問：用“第一步/第二步”明確流程，將復雜問題拆解為系列子問題，逐步獲取結構化答案
• 輸出長度控制：明確限制字數，同時配合 “禁止重復” 指令，提升內容精煉度
• 交叉驗證：要求模型自我檢查重復內容

示例提示詞：

"第一步：列出5個不重復的環保措施關鍵詞； 
第二步：針對每個關鍵詞，用不同句式展開說明； 
第三步：組合成連貫段落，檢查并刪除冗余內容。"

3.3模型參數調優

1）采樣策略組合拳

• 溫度參數（Temperature）：控制概率分布的平滑度

默認值0.7提供了一個良好的平衡點

值越低（接近0.0），輸出越確定和保守

值越高（接近1.0），輸出越隨機和創造性

• Top-P 核采樣：動態調整候選詞范圍

p=0.85-0.95：常規生成

p<0.8：法律條文、合同生成（強制選擇高概率詞

p>0.95：故事創作（允許低概率詞）

• Top-K 采樣：固定候選詞數量

K=40-50：通用場景

K=10-20：嚴格控制輸出

2）懲罰機制深度干預

對已生成token施加對數概率懲罰

公式化表示：P'(x_t) = P(x_t) / (1 + α·count(x_t))

其中α為懲罰系數，OpenAI在GPT-3中采用動態懲罰策略，隨重復次數指數增長。

• 重復懲罰系數（Repetition Penalty）

1.5+：重度懲罰（可能影響連貫性）

1.05-1.2：輕度懲罰（推薦）

• 頻率懲罰（Frequency Penalty）

1.0-2.0：強制生成新詞

0.5-1.0：抑制高頻詞重復

• 存在懲罰（Presence Penalty）

0.2-0.5：鼓勵引入新主題

參數組合參考案例：

#  技術文檔生成 
parameters = {'temperature': 0.3,'top_p': 0.7,'repetition_penalty': 1.1,'frequency_penalty': 0.8}
 # 創意文案生成 
parameters = {'temperature': 0.9,'top_p': 0.95,'repetition_penalty': 1.05,'frequency_penalty': 0.5}

結語

通過系統化調整提示設計、參數配置與交互策略，可顯著降低大模型的重復輸出問題，實現更高效、多樣化的內容生成。

解決重復生成問題本質：在模型創造性與穩定性間尋找動態平衡。隨著認知建模技術的進步，我們正在從"避免重復"走向"智能重復"，讓大模型的輸出既保持連貫性，又充滿意料之外的智慧閃光。