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压缩语言模型中总变差比KL更能预测决策翻转
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AI 综述
压缩语言模型部署需要评估密集模型决策的变化量。研究证明总变差（total variation）比 KL 散度更直接：在 802 个压缩/扰动副本、19 个开源模型、5 个语料和 9 类扰动上，arg-max token 翻转率与总变差的中值比率为 1.05，无需拟合常数；KL 需经平方根和跨模型/语料四倍变化的因子才能换算为翻转。
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最新进展10月2日 12:00
研究证明总变差比 KL 更直接预测决策翻转，arg-max token 翻转率与总变差中值比率约 1.05。报道时间线
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10月2日
- arXiv · Statistics Machine Learning压缩语言模型中总变差如何直接决定决策翻转
压缩语言模型的部署需要知道密集模型的决策变化量，研究证明总变差（total variation）比 KL 散度更直接。在 802 个压缩/扰动副本、19 个开源模型、5 个语料和 9 类扰动上，arg-max token 翻转率与总变差的中值比率为 1.05，无需拟合常数；KL 需经平方根和跨模型/语料四倍变化的因子才能换算为翻转。
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