在使用大型语言模型（LLM）进行文本生成时，输出重复 是一个常见的痛点。尤其是在长文本生成、对话系统或内容创作中，模型可能会陷入“循环输出”或“内容重复”的陷阱，严重影响用户体验和输出质量。
本文将结合笔者的实践经验，深入分析造成大模型输出重复的原因，并通过调整 LLM_CFG 中的关键参数（如 temperature、top_p、repeat_penalty 等），给出一套完整的解决方案，帮助你有效减少甚至避免模型输出重复的问题。
当你看到如下输出时：
“我喜欢编程。我喜欢编程。我喜欢编程……”
或者更隐蔽地，在段落之间出现重复句式、相似结构、反复强调相同观点等，这就说明模型陷入了语义重复 或词汇级重复 。
采样策略不当 （如温度过低）
Top-k / Top-p 设置不合理
未启用去重机制
上下文长度不足或过载
模型本身训练数据偏差
我们来看一下你提供的配置：
LLM_CFG = {
"model": "qwen3:4b",
"model_server": "http://192.168.5.40:11434/v1",
"generate_cfg": {
"temperature": 0.7,
"top_p": 0.8,
"top_k": 20,
"min_p": 0,
"repeat_penalty": 1.0,
"num_ctx": 40960,
"num_predict": 32768
}
}其中，我们可以重点优化以下几个参数来解决输出重复问题：
temperature: 控制随机性当前值 : 0.7
建议范围 : 0.7 ~ 1.0
说明 :
温度越低，模型输出越确定性，容易重复。
提高 temperature 可以增加多样性，但过高会导致输出不连贯。
推荐尝试 0.8 ~ 1.0，特别是在需要创意或多样性的场景。
top_p: 核采样（Nucleus Sampling）当前值 : 0.8
建议范围 : 0.8 ~ 0.95
说明 :
控制只从概率总和为 top_p 的词中采样。
如果设置太小（比如低于 0.7），模型会过于保守，导致重复。
建议根据任务类型适当提高至 0.9 或更高，增加候选词集合。
top_k: 限制候选词数量当前值 : 20
建议范围 : 20 ~ 50
说明 :
过小的值会限制模型的选择空间，容易进入局部最优。
对于开放型生成任务（如写故事、文章），可以尝试设为 30~50。
若对生成结果稳定性要求高，可保持较低值。
repeat_penalty: 重复惩罚因子当前值 : 1.0（无惩罚）
建议范围 : 1.1 ~ 2.0
说明 :
大多数模型支持该参数，用于惩罚已经生成过的 token。
增加此值可以显著减少重复用词、句子。
注意不要过高（超过 2.0），否则可能抑制正常表达。
num_ctx 和 num_predict: 上下文与生成长度控制当前设置较大，分别为 40960 和 32768。
虽然理论上支持长文本生成，但要注意：
长文本更容易让模型陷入语义闭环。
建议配合分段生成 + 缓存机制，或使用滑动窗口处理上下文。
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