arXiv · cs.CL· Jingru Yang·· 18 天前AI 评分48
CAST：面向跨 Tokenizer 在策略蒸馏的信用对齐方法
CAST: Credit Alignment for Cross-Tokenizer On-Policy Distillation
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Jingru Yang
发布时间：（北京时间）
阅读原始来源 · arxiv.org ↗完整链接与内容说明
https://arxiv.org/abs/2610.13257v1
本站目前仅有 AI 导读与摘要，未展示原文正文；技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
CAST（Chunk-aware credit Assignment with Selective Token Anchoring）是一种 shift-or-stay 框架，解决跨 tokenizer 在策略蒸馏中的信用分配问题：对已对齐 chunk 按预测不确定性和教师信号平滑度重新分配优势，对未对齐位置用 KL 惩罚将学生锚定在初始策略上。在六个数学、科学和代码 benchmark 上，CAST 从 Qwen3-8B 向 Mistral-7B 和 Llama-3.1-8B 跨 tokenizer 迁移时，平均分别超过最强基线 2.45 和 1.32 分，向共享 tokenizer 的 Qwen3-1.7B 迁移时超过 2.10 分。
来源：arXiv · cs.CL · arxiv.org