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本文提出了一种方法，利用潜变量将语言模型的响应分布分解为结构化的、策略条件化的表示，并通过模型导向的重建目标来解决后验塌陷问题。
识别了VAEs中后验坍塌的两个耦合原因，并引入了λ-VAE，这是一种对重新参数化步骤的修改，通过均衡各潜变量维度的方差来减少坍塌并提高信息容量。