解密LLM重复输出：Max Token设置与模型机制

new max token设置相关问题的解释：

输入句子再次输出的原因

• 模型学习捷径：LLM对上下文非常有信心，当输入句子中的token共享同一个句子级的上下文时，模型可能会学到一条捷径，直接复制该token，导致输入句子被再次输出。
• Induction Head机制：模型中的Induction Head机制会回顾当前token前面的内容，找到前面出现当前token的地方，并按照前面出现过的模式来补全当前token后面的内容。所以如果输入句子中的某些token在前面出现过，模型就可能倾向于按照之前的模式再次生成这些token，进而导致输入句子被重复输出。
• 自我强化效应：重复的概率几乎随着历史重复次数的增加而单调增加，最终，重复概率稳定在某个上限值附近。一旦生成的句子重复几次，模型将会受困于因自我强化效应引起的句子循环，使得输入句子更容易被再次输出。

new max token设置的作用

• 控制输出长度：max token设置决定了模型生成内容的最大token数量。它限制了模型在一次响应中能够生成的token数量，