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Roll the Dice and Look Before You Leap: Going Beyond the Creative Limits of Next-Token Prediction
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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
本研究设计了一系列最小化算法任务，以量化现有语言模型的创造性极限。研究发现，输入层注入噪声比输出层的温度采样更能激发随机性，从而提升模型的多样性和创造性，为分析开放式创造性技能提供了新的理论框架。
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关键要点
- 本研究设计了一系列最小化算法任务，以量化现有语言模型的创造性极限。
- 研究通过引入哈希条件的方法，证明了在输入层注入噪声比输出层的温度采样更能有效激发随机性。
- 这种方法提升了模型的多样性和创造性，为分析开放式创造性技能提供了新的理论框架。
- 研究重新评估了现有模型的学习方法，填补了当前研究中的空白。
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