近日，开发者社区发现 MiniMax M2系列模型在输出特定人名“马嘉祺”时出现异常。MiniMax 官方随即进行了全链路排查，并发布技术报告，揭示了这一现象背后的深层机制:后训练阶段（Post-training）导致的低频 Token 退化。
根因定位:被“挤压”的词元
排查显示，分词器将“马嘉祺”切分为 ['马'， '嘉祺']。由于“嘉祺”在预训练阶段出现频次高，被合并为独立 Token（编号190467）。然而，在决定模型对话能力的“后训练”阶段，包含该 Token 的样本不足5条。
这种极低的出现频次导致该 Token 在向量空间中长期未被优化，被频繁更新的高频 Token（如代码符号、工具调用标记）挤压偏移。最终，模型虽然保留了关于马嘉祺的知识，却失去了输出对应 Token 的能力，转而选择音近的“佳琪”或“琪琪”。
连锁反应:日语与垃圾词的“遗忘”
通过对20万词表的扫描，MiniMax 发现约 4.9% 的 Token 存在显著退化。退化最严重的是日语内容（退化率29.7%），这解释了为何模型在日语对话中偶尔会混入俄语或韩语字符——因为日语 Token 发生了参数漂移，与其它语言在空间中产生了混淆。
此外，退化名单中还包括大量的互联网 SEO 垃圾词（如“传奇私服”、“无痛人流”等）。由于这些词汇在对话数据中几乎为零，模型在后训练中逐渐“遗忘”了它们。
解决方案:建立生成频率“底线”
针对该问题，MiniMax 提出了三项核心修复策略:
全词表合成数据: 构造复读任务，确保每个 Token 在后训练阶段都有最低限度的练习频率。目前，日语混淆率已从47% 降至1%，全词表参数稳定度大幅提升。
混入预训练语料: 在 SFT 数据中按比例加入预训练语料，利用其广度缓解遗忘。
词表裁剪与监控: 移除永远不会被使用的冗余 Token，并将 Token 覆盖度纳入后训练质量监控指标。
总结: “马嘉祺”事件并非孤例，它折射出大模型分词器设计与实际使用场景之间的脱节。MiniMax 表示，未来的数据覆盖策略需兼顾语义层面与统计层面，确保模型在习得“聊天能力”的同时，不丢失底层的词汇表达力。