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前言 前文 （ Language Modeling 中的negative diversity ignorance问题 ）中谈到使用 交叉熵损失函数（CE Loss） 来进行自回归语言模型的训练时，会出现所谓的 negative diversity ignorance 问题，即训练过程对所有的非 ground truth token 都进行同等的惩罚，导致多样性的降低。对此问题，ICLR'20 的一个工作 《Data-dependent gaussian prior objective for language generation》 提出了一个针对语言生成任务的高斯先验目标，来改进 CE Loss。 动机 改进的动机很简单，在计算 CE Loss 的时候，ground truth token 那个位置的 label 为1，其余部分均为0，是一个 one-hot 分布，而理想情况下应该有一个概率分布，来描述不同 token 在这个位置的合适程度。既然这样，一个 最直接的方法，就是找一个先验分布，来替代 one-hot 分布 。 构造高斯先验分布 如何去找一个合适的先验分布呢？其实 很自然地，我们联
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