提升 LLM 隨機性的關鍵在於打破模型對訓練數據中「人類偏好」的過度模仿。開發商應優化 Temperature 與 Top-p 等採樣參數，並考慮導入硬體隨機數產生器（TRNG）作為外部熵源，以解決 AI 偏好特定數字或語法的「偽隨機」問題。此外，透過去偏誤訓練與概念化架構，能減少模型對特定模式的依賴，避免生成結果因過於預測而降低創意或安全性，這將是未來 AI 邁向高階應用時，平衡穩定性與多樣性的技術核心。
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