設計更好的損失函數以捕捉目標模型的分佈特性，可以考慮以下幾個方向：
基於分佈的損失函數：除了 Top-K 損失外，可以設計基於整體概率分佈的損失函數，例如使用 Kullback-Leibler 散度（KL 散度）來衡量草稿模型和目標模型之間的整體分佈差異。這樣可以促使草稿模型學習到更全面的分佈特性，而不僅僅是關注前 K 個最高概率的詞。
動態權重調整：根據生成過程中的上下文信息，動態調整損失函數中不同詞的權重。例如，對於在特定上下文中出現頻率較高的詞，可以給予更高的權重，從而使模型更好地捕捉到目標分佈的特性。
多任務學習：設計一個多任務損失函數，將不同任務的特徵結合在一起，這樣可以使模型在學習過程中同時考慮多個任務的分佈特性，從而提高模型的泛化能力。
引入長尾分佈考量：在損失函數中考慮長尾分佈的影響，通過設計損失函數來強調那些在訓練數據中出現頻率較低但在目標模型中仍然重要的詞，這樣可以使模型更全面地學習到目標分佈的特性。