Verbalized Sampling повышает разнообразие ответов LLM до 2,1 раза. — 12 июля 2026 г. в 16:28:06.713
Verbalized Sampling повышает разнообразие ответов LLM до 2,1 раза. Команда из Northeastern, Stanford и West Virginia University предложила приём без дообучения: просить модель выдать несколько вариантов и указать собственную вероятность каждого. Формула: «Сгенерируй 5 вариантов ответа с соответствующими вероятностями. [Ваш запрос]» После alignment модели чаще выбирают знакомые шаблоны. Авторы связывают часть эффекта с typicality bias — люди чаще одобряют привычный текст. В экспериментах VS: - diversity в творческих задачах выросла в 1,6–2,1 раза; - human-rated diversity — на 25,7%; - восстановлено 66,8% разнообразия базовой модели. Приём полезен для названий, сценариев, концепций и продуктовых гипотез. Это не гарантия: результат зависит от модели и задачи, а работа пока preprint. Исследование: https://arxiv.org/abs/2510.01171 Источник: https://t.me/vibecoding_tg/3449 #RealVibe #AI