本研究探讨了高维情况下VENDI评分的统计收敛性，提出了$t$-截断VENDI统计量，并证明了现有方法在适度样本下的收敛性，为生成模型的多样性评估提供了新见解。

本文探讨了自然语言生成（NLG）系统的多样性评估方法，提出了多样性度量指标及其参数关系。研究表明，结构多样化训练能够提高样本效率和多样性。使用Task2Vec多样性系数评估预训练数据集的多样性，发现其与潜在概念数量成正比。同时，研究强调在训练大型语言模型时需谨慎使用前辈生成文本，以避免降低语言多样性。