LLM Output Homogenization is Task Dependent

📄 arXiv: 2509.21267v2 📥 PDF

作者: Shomik Jain, Jack Lanchantin, Maximilian Nickel, Karen Ullrich, Ashia Wilson, Jamelle Watson-Daniels

分类: cs.CL, cs.CY

发布日期: 2025-09-25 (更新: 2025-12-07)

💡 一句话要点

提出任务依赖的LLM输出同质化评估与缓解方法，提升功能多样性。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 输出同质化 任务依赖 功能多样性 采样技术

📋 核心要点

  1. 现有方法未能充分考虑任务类型对LLM输出多样性的影响，导致同质化问题评估不准确。
  2. 提出任务锚定的功能多样性度量和采样技术，旨在提升特定任务下的LLM输出功能多样性。
  3. 实验表明，该方法能在保持或提升响应质量的同时，有效增加LLM在特定任务上的功能多样性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）如果表现出输出响应同质化，其效用可能会降低。然而，两个响应是否被认为是同质的，以及这种同质化是否成问题，都取决于任务类别。例如，在客观数学任务中，我们通常期望最终答案没有变化，但期望问题解决策略有所不同。而在创意写作任务中，我们可能期望关键叙事成分（例如情节、类型、背景等）发生变化，而不仅仅是温度采样产生的词汇或嵌入多样性。以往解决输出同质化的工作通常未能以任务依赖的方式概念化多样性。本文通过以下贡献直接弥补了文献中的这一空白：（1）我们提出了一个由八个任务类别组成的任务分类法，每个类别都有不同的输出同质化概念。（2）我们引入了任务锚定的功能多样性，以更好地评估输出同质化。（3）我们提出了一种任务锚定的采样技术，该技术可以提高不需要同质化的任务类别的功能多样性，同时在需要同质化的任务类别中保持功能多样性。（4）我们通过在保持响应质量的同时提高功能多样性，挑战了人们对多样性-质量权衡的认知。总的来说，我们证明了任务依赖性如何改进输出同质化的评估和缓解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在不同任务中输出同质化的问题。现有方法在评估和缓解输出同质化时，未能充分考虑任务类型的差异，导致对多样性的理解和处理方式不够精细。例如，数学题需要答案一致但解题思路多样，而创意写作则需要在情节、风格等方面有所不同。现有方法无法区分这些任务差异，导致不恰当的同质化评估和干预。

核心思路：论文的核心思路是引入“任务依赖”的概念，即针对不同的任务类型，采用不同的多样性评估标准和采样策略。通过定义任务分类法，明确不同任务对输出多样性的需求，并设计相应的度量指标和采样方法，从而更准确地评估和缓解输出同质化问题。这种方法的核心在于认识到多样性并非一概而论，而是与任务目标紧密相关的。

技术框架：论文的技术框架主要包含三个部分：任务分类法、任务锚定的功能多样性度量和任务锚定的采样技术。首先，构建一个包含八个任务类别的分类法，每个类别都具有独特的输出同质化概念。其次，引入任务锚定的功能多样性度量，用于评估LLM在特定任务上的输出多样性。最后，提出一种任务锚定的采样技术，该技术根据任务类型调整采样策略，以提高或保持功能多样性。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了任务锚定的功能多样性概念和相应的度量方法。与传统的基于词汇或嵌入空间的相似度度量不同，该方法关注输出在完成任务方面的功能差异。例如，对于数学题，功能差异可能体现在不同的解题步骤上；对于创意写作，则可能体现在不同的情节设定上。这种功能性的视角能够更准确地反映输出的实际多样性。

关键设计：任务锚定的采样技术是关键设计之一。该技术根据任务类型调整采样策略，例如，对于需要高功能多样性的任务，可以采用更激进的采样方法，以鼓励生成更多不同的输出；而对于需要高一致性的任务，则可以采用更保守的采样方法，以确保输出的质量和准确性。具体的参数设置和损失函数则根据不同的任务类型进行调整，以优化LLM在特定任务上的表现。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在多个任务类别上都能够有效提高LLM输出的功能多样性，同时保持或提升响应质量。例如，在创意写作任务中，该方法能够生成更多样化的情节和角色设定，而在数学题解答任务中，则能够提供更多不同的解题思路，显著优于传统的采样方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要LLM生成多样化或一致性输出的场景，例如：智能客服、内容创作、教育辅导等。通过任务依赖的同质化评估和缓解，可以提升LLM在不同应用场景下的实用性和用户体验，并为未来的LLM研究提供新的方向。

📄 摘要（原文）

A large language model can be less helpful if it exhibits output response homogenization. But whether two responses are considered homogeneous, and whether such homogenization is problematic, both depend on the task category. For instance, in objective math tasks, we often expect no variation in the final answer but anticipate variation in the problem-solving strategy. Whereas, for creative writing tasks, we may expect variation in key narrative components (e.g. plot, genre, setting, etc), beyond the vocabulary or embedding diversity produced by temperature-sampling. Previous work addressing output homogenization often fails to conceptualize diversity in a task-dependent way. We address this gap in the literature directly by making the following contributions. (1) We present a task taxonomy comprised of eight task categories that each have distinct concepts of output homogenization. (2) We introduce task-anchored functional diversity to better evaluate output homogenization. (3) We propose a task-anchored sampling technique that increases functional diversity for task categories where homogenization is undesired, while preserving it where it is desired. (4) We challenge the perceived existence of a diversity-quality trade-off by increasing functional diversity while maintaining response quality. Overall, we demonstrate how task dependence improves the evaluation and mitigation of output homogenization.