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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。