데이터 노이즈에 취약한 텍스트 생성 모델의 강건성을 높이기 위해 오류 노름 절단 기법을 제안한다. 이 방법은 타깃 토큰의 예측 확률뿐만 아니라 비타깃 토큰의 분포까지 고려하여 데이터 품질을 더 정확하게 추정한다.
