神经网络Transformer架构中的预测偏差校正 预测偏差校正是指在Transformer架构中，对模型输出存在的系统性预测偏差进行识别和修正的技术方法。这种偏差可能来源于训练数据分布的不平衡、模型结构特性或优化过程局限。 预测偏差的成因主要体现在三个层面： 数据层面：训练语料中存在频率差异导致的词汇分布倾斜 模型层面：softmax函数的指数特性会放大头部词的概率 训练层面：最大似然估计倾向于拟合高频模式 具体校正技术包括： 频率感知偏差修正：基于词频统计的补偿项 上下文感知校准：根据当前上下文动态调整输出分布 温度缩放技术：通过可学习参数调整输出置信度 在解码阶段实施的实时校正方法： 对模型输出的logits添加基于先验分布的补偿项 使用轻量级校准网络对原始预测进行后处理 通过重要性采样估计偏差程度并动态调整 效果验证表明，预测偏差校正能显著提升生成文本的多样性和质量，特别是在长文本生成任务中，可使罕见但合适的词汇获得合理的生成概率。