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English(EN) Cross-Tokenizer On-Policy Distillation via Byte-Prefix Marginalization

新的字节前缀边际化方法改进语言模型蒸馏

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种名为字节前缀边际化（BPM）的新方法，用于开放权重语言模型的在线策略蒸馏（OPD）。BPM通过在共享字节空间中重新表达教师模型在学生模型词汇表上的概率分布，解决了合并具有不同分词器的模型所面临的挑战。即使分词器不同，该方法也能确保概率质量的保留和准确映射。实验表明，当与Qwen3-32B、GLM-Z1-9B-0414和MiniMax-M2.7等模型一起使用时，BPM在数学和编程基准测试上的表现显著优于现有的跨分词器方法。 AI

影响 这项新的蒸馏技术可以实现对不同开放权重模型更有效的合并，可能带来更强大、更紧凑的学生模型。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍语言模型蒸馏新方法的 ist 研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Hao Wang, Kun Yuan, Wenlin Zhong, Minglei Zhang, Han Xiao, Ming Sun, Honggang Qi ·

    通过字节前缀边际化实现跨分词器的策略内蒸馏

    arXiv:2607.22334v1 Announce Type: cross Abstract: Open-weight language models from different families exhibit complementary capabilities, motivating their consolidation into a compact student through on-policy distillation (OPD). However, full-vocabulary OPD typically assumes a s…

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