提示词技术解锁大模型多样性

这篇文章讨论了一项关于大语言模型（LLM）多样性的前沿研究。后训练过程常导致模型多样性下降，引发模式崩溃现象，而研究指出这源于数据级的典型性偏差，而非算法限制。作者提出语言化采样（Verbalized Sampling）方法，可有效缓解问题并解锁模型潜力。用户分享了实际应用的GPT提示词，要求生成多样化响应，包括概率估计，避免模板化输出，这对提升AI创造性和灵活性具有重要价值。内容基于学术研究，技术深度高，对AI研究者和开发者有实用指导意义。