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大型语言模型在生成内容时常常面临重复问题，这不仅影响了输出的多样性，也限制了其创造性。究其根本原因，主要是模型训练过程中对高频模式的过度依赖以及解码策略的局限性。为实现创造性与稳定性之间的动态平衡，研究者提出了多种优化策略，如调整采样温度、引入去重复机制以及通过认知建模技术提升语义理解能力。这些方法正逐步改善模型的表现，使其更符合实际应用需求。