某大型語言模型（LLM）在訓練過程中，研究人員發現模型在生成文本時，長期集中產生少數幾種相似的回應形式，缺乏多樣性。下列何者最能說明此現象及其可能原因？
答案 （B）
核心概念
模式崩潰指的是生成模型只學會產出資料分布中的少數幾種模式，把其他可能性都丟掉了——結果就是不論輸入什麼，輸出都長得差不多，多樣性嚴重不足。這個現象最早在生成對抗網路的訓練中被廣泛討論（生成器發現某幾種輸出最容易騙過判別器，就一直產出那幾種），在語言模型的生成訓練中同樣可能出現。
答題技巧
快速判斷技巧：把症狀與名詞配對記牢——輸出樣式單一＝模式崩潰；訓練好測試差＝過度擬合；訓練誤差不動＝梯度消失。看到「缺乏多樣性」直接選模式崩潰。
易錯陷阱：(A) 過度擬合是最常被亂套的名詞。分辨方式：過度擬合講的是「泛化能力」問題（在新資料上表現差），模式崩潰講的是「輸出多樣性」問題（產出來來去去就那幾種），兩者觀察的面向完全不同。