研究称大模型写诗存在「创意模式坍缩」
原文标题：Language Models are Lazy Poets: Creative Mode Collapse at Scale
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研究对 15 种诗歌形式、248 个主题标签、16 个开源模型生成超 110 万首诗，构建迄今最大 LLM 诗歌语料库。发现大模型虽具备丰富诗歌词汇与押韵能力，却严重依赖少量词汇、开头短语和韵脚，呈现「懒惰诗人」式的词汇同质化，且押韵词汇量与模型规模相关。
- 问题
- 大模型创意输出高度自相似，缺乏特定文体的规模化实证。
- 方法
- 在 15 种诗体、248 个主题、16 个开源模型上生成超 110 万首诗，做大规模语料分析。
- 结果
- 构建迄今最大 LLM 诗歌语料库（超 110 万首），发现词汇与押韵能力充足但严重低利用，押韵词汇量与模型规模相关。
- 影响
- 提示产品侧创意生成存在同质化风险，靠扩模型规模未必解决多样性，需在解码或数据侧干预。
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