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TOOL · CL_280120 · Oct 5 · 04:00

新的Traj-MC方法增强了用于数学推理的扩散语言模型压缩

研究人员开发了一种名为Traj-MC的新方法，以在保留其数学推理能力的同时改进扩散语言模型（dLLMs）的压缩。该方法解决了dLLMs通常在完整数据上校准，但推理涉及部分掩码状态的挑战。Traj-MC使用蒙特卡洛采样来估计一个轨迹感知的低秩目标，这导致在推理路径上具有更好的重建，并且与标准压缩技术相比，数学推理的保留效果显著更好。