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超越蜂群思维:通过元人格锚定与序列温度缩放摆脱LLM同质化

arXiv cs.AI · 5天前 缓存

本文提出元人格锚定与过滤温度缩放(Filtered Temperature Scaling)来降低LLM中的语义趋同,在INFINITY-CHAT数据集上使用小于20B参数的开源权重模型,将成对余弦相似度从约0.85降至约0.65。

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