大模型重复生成内容：根因剖析与优化策略

架构精进之路

发布于 2025-04-22 10:20:55

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前言

最近在调试大模型应用过程中，遇到了如下问题：

当用户输入指令：“请生成 10 个天气相关的英语单词”

大模型首次生成内容与「重新生成」两次返回的内容近乎完全相同，几乎没有体现出任何差异性。

面对这种情况，造成大模型输出高度相似的原因是什么呢？

我们又该采取怎样的调整策略，才能使重新生成的内容与前次存在明显差异，提升输出的多样性呢？

本文来跟大家一起学习探索下~

一、重复生成的根源探析

要解决重复问题，需先理解其输入与模型处理机制。

大模型建模概率一般是一个条件概率：

p(xt|x1,x2,...,xt−1)

即大模型通过前 t-1 个 token 作为条件，来预测第 t 个 token 的是哪一个。

当你的前面的条件文本过长时，大模型的输出的几个短文本会被原始的很长的条件文本淹没，继续预测下一个token的话，在模型看起来可能条件仍然是差不多的，此时如果使用greedy search，只选择概率最大的一个token，模型极大可能会将前面已经生成的短文本重新预测成概率最大的文本，以此类推，会一直重复下去。

二、重复输出现象

在生成式大模型的应用中，内容重复输出的问题可以从不同层级进行分析。

具体可分为以下五个层级：

1、字符/符号级重复

单个字符、标点或符号的重复堆砌，例如 "哈哈哈哈"、"……" 或 "!!!!!!"

2、词语/短语级重复

特定词汇或短语在文本中高频出现，甚至同一句话多次重复

3、句子/段落级重复

相同或近似的句子、段落反复出现，例如多次解释同一概念或用不同句式重复同一观点

4、语义级重复

不同表述但表达相同含义，例如 "天气晴朗，阳光明媚" 与 "日照充足，万里无云"

5、逻辑/结构级重复

内容整体框架或逻辑链的重复，例如多轮对话中反复给出相同建议，或文章结构模板化

三、高效优化策略

3.1

提示词优化

在生成式大模型的交互中，提示词（Prompt）优化是控制重复输出的核心手段之一。可以从以下几个角度进行优化：

明确要求多样性：直接告诉模型需避免重复，并强调内容的多样性

示例提示词：

"请生成一段关于气候变化影响的描述，要求用不同角度和案例说明，避免重复观点或句式。" 
"总结AI技术的三大优势，每个优势需用不同的例子解释，禁止重复用词或语义重复。"

限制重复的粒度：通过量化限制约束重复行为，覆盖不同层级

示例提示词：

"用300字介绍量子计算，要求： 
1）同一词语出现不超过3次（专业术语除外） 
2）每段开头句式不重复 
3）语义层面避免相同观点重复解释"

3.2

交互方式优化

将生成过程拆解为多步骤，减少单次生成压力。

分段提问：用“第一步/第二步”明确流程，将复杂问题拆解为系列子问题，逐步获取结构化答案
输出长度控制：明确限制字数，同时配合 “禁止重复” 指令，提升内容精炼度
交叉验证：要求模型自我检查重复内容

示例提示词：

"第一步：列出5个不重复的环保措施关键词； 
第二步：针对每个关键词，用不同句式展开说明； 
第三步：组合成连贯段落，检查并删除冗余内容。"

3.3

模型参数调优

1）采样策略组合拳

温度参数（Temperature）：控制概率分布的平滑度
- 默认值0.7提供了一个良好的平衡点
- 值越低（接近0.0），输出越确定和保守
- 值越高（接近1.0），输出越随机和创造性
Top-P 核采样：动态调整候选词范围
- p=0.85-0.95：常规生成
- p<0.8：法律条文、合同生成（强制选择高概率词
- p>0.95：故事创作（允许低概率词）
Top-K 采样：固定候选词数量
- K=40-50：通用场景
- K=10-20：严格控制输出

2）惩罚机制深度干预

对已生成token施加对数概率惩罚

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

其中α为惩罚系数，OpenAI在GPT-3中采用动态惩罚策略，随重复次数指数增长。

重复惩罚系数（Repetition Penalty）
- 1.5+：重度惩罚（可能影响连贯性）
- 1.05-1.2：轻度惩罚（推荐）
频率惩罚（Frequency Penalty）
- 1.0-2.0：强制生成新词
- 0.5-1.0：抑制高频词重复
存在惩罚（Presence Penalty）
- 0.2-0.5：鼓励引入新主题

参数组合参考案例：

#  技术文档生成 
parameters = {'temperature': 0.3,'top_p': 0.7,'repetition_penalty': 1.1,'frequency_penalty': 0.8}
 # 创意文案生成 
parameters = {'temperature': 0.9,'top_p': 0.95,'repetition_penalty': 1.05,'frequency_penalty': 0.5}