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LZ Penalty: An Information-Theoretic Repetition Penalty for Autoregressive Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出LZ惩罚，旨在解决自回归语言模型中的重复问题。该方法基于LZ77无损压缩算法，通过预测-压缩对偶性，降低重复率而不损失模型能力。
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关键要点
- LZ惩罚旨在解决自回归语言模型中的重复问题。
- 该方法基于LZ77无损压缩算法的编码长度。
- 通过预测-压缩对偶性，LZ惩罚能够降低重复率而不损失模型能力。
- LZ惩罚使开放源码推理模型能够在无损能力的情况下采用贪婪解码。
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