短词元更易被选择：大语言模型输出偏差的新发现
talkingdev • 2025-08-25
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最新研究表明，大语言模型存在系统性偏好短词元的倾向，这一发现对自然语言处理领域具有重要影响。由于短词元拥有更多可能的后续组合方式，模型可能会优先选择这些‘松散词元’，即使它们并非最佳语义选择。该研究进一步揭示，分词器的微小调整可能对模型输出产生意想不到的放大效应。虽然字符级Transformer模型在此问题上表现更差，但研究人员提出通过重组词元使其具有同等‘惊喜度’的优化方案，可有效提升模型输出质量。这一发现不仅解释了LLM生成文本时的内在机制，也为改进分词算法和模型训练策略提供了重要方向，对提升人工智能生成内容的准确性和可靠性具有重要意义。