arXiv 提出 PRISM 训练框架提升 LLM 采样多样性
原文标题：PRISM: Promoting Sampling Diversity of Large Language Models with Implicit Stochastic Modulation
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针对大模型模式坍缩问题，研究提出训练期框架 PRISM，结合子模挑选为每个提示配对多样且正确的多教师解答，并通过随机嵌入调制将特殊 token 扰动转化为采样多样输出的隐式信号。在 WritingPrompts 与 BookMIA 上，PRISM 在保持最强或接近最强语义多样性的同时取得最佳生成质量，并改善数学与代码基准的采样效率，为强化学习提供更稳定的多样化 rollout。
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PRISM把多样性做进训练而非推理，在保持最强语义多样性同时取得最佳生成质量
- •针对模式坍缩，提出训练期框架PRISM，而非仅在推理时干预采样
- •用子模挑选为每个提示配对多样且正确的多教师解答
- •随机嵌入调制把特殊token扰动转为采样多样输出的隐式信号，并有稳定性理论分析
- •在WritingPrompts与BookMIA上，所有模型-基准设置取得最佳生成质量
- •改善数学与代码基准采样效率，并为RL提供更稳定的多样化rollout
为什么重要：把多样性从推理技巧变成模型能力，对依赖重复采样找更优解的自我进化和持续学习路线有直接意义。
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