English(EN) FOCUS & RePAIR: Mitigating Text Degeneration via Token-Level Guidance for Pruned Large Language Models

新方法对抗剪枝大型语言模型中的文本退化

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-08-28 04:00

研究人员开发了两种新方法 FOCUS 和 RePAIR，以解决剪枝大型语言模型 (LLM) 中的文本退化问题。剪枝是一种压缩 LLM 的技术，可能会无意中加剧重复循环等问题，而对困惑度或任务准确性影响不大。这两种新方法在令牌级别分析退化，将循环进入和持续作为关键因素。FOCUS 将蒸馏重新加权到高置信度区域，而 RePAIR 使用特定的续接对来鼓励合理的替代方案，并防止过早地承诺重复输出。实验表明，FOCUS 和 RePAIR 都能有效减少重复，并提高开放式和基于指令任务中的生成质量。 AI

影响这些方法可以提高各种应用中更小、更高效语言模型的质量和可靠性。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Junyoung Lee, Sehyeon Park, Shinhyoung Jang, Seonha Ryu, Hojeong Kim, Hyunsei Lee, Il Hong Suh, Yeseong Kim · 2026-08-28 04:00

FOCUS & RePAIR：通过令牌级指导缓解剪枝大型语言模型的文本退化

arXiv:2608.26676v1 Announce Type: cross Abstract: Pruning is a practical approach to compress large language models (LLMs), but it can amplify text degeneration, especially repetition loops, even when perplexity and task accuracy remain largely unchanged. In this work, we present…

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