本文探讨了神经机器翻译中的偏差问题及其在域偏移和样本干扰下的脆弱性，提出最小贝叶斯风险解码（MBR）作为解决方案。研究表明，尽管存在长度和频率偏差，MBR能够提高模型的鲁棒性，适应样本干扰和域偏移。此外，提出了一种基于模型的MBR方法（MBMBR），在多个文本生成任务中表现优于传统MBR，并通过新算法提升了解码速度和翻译质量。

本文探讨了最小贝叶斯风险解码（MBR）在机器翻译中的应用，提出多种优化策略以提升翻译质量和解码速度。研究表明，MBR能够有效消除评估偏见，增强模型的鲁棒性，并在多种语言对中提升翻译效果。

最小贝叶斯风险（MBR）解码不选最高概率输出，而选预期误差最低的候选。研究提出MBMBR、AMBR、多样化DMBR/KMBR等改进，用GPU加速、置信度剪枝降低成本，在机器翻译、摘要、图像字幕中提升质量、鲁棒性与多样性，并增强对域偏移和样本干扰的适应。

本文综述最小贝叶斯风险（MBR）解码研究：提出以模型概率估计分布的MBMBR，优于蒙特卡洛估计；AMBR无需调参，在翻译、摘要、图像字幕任务上媲美CBP；MBR可缓解机器翻译偏差，提升域偏移与样本干扰下的鲁棒性；渐增样本加自助法剪枝可减少效用调用；后期MBR解码优于beam search；统一框架表明多种方法为MBR特例；成本分离近似提升三语对翻译质量；以BLEURT为度量的MBR优于beam search；GEC中提出新型MBR损失；RMBR结合语义相似度与截断列表提升翻译质量。

本文介绍了最小贝叶斯风险（MBR）解码的方法，该方法选择具有最低风险的输出，为NLP模型提供了额外的理论依据。文章还给出了在NLP模型中应用MBR的理论和实证结果，并提出了该领域的未来方向的具体建议。