重复惩罚（Repetition Penalty）是一种在自然语言生成模型中应用的技术，旨在通过调整模型输出概率来抑制重复内容的产生。具体而言，在文本生成过程中，模型会对已出现过的单词或短语施加惩罚因子，降低其在后续生成中的概率，从而提升输出的多样性和流畅性，避免陷入单调循环或冗余表达。
在AI产品开发的实际落地中，重复惩罚被广泛应用于聊天机器人、内容生成工具和对话系统等场景，帮助产品经理优化用户体验。通过调节惩罚强度参数，可以在保持输出相关性的同时，减少机械性重复，确保生成的文本更具创意和实用性，例如在客服AI中增强回答的新颖性。
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