arXiv · cs.CL· Houcheng Jiang·· 19 天前AI 评分43
ReCal：面向在线策略蒸馏恢复的结构化剪枝校准方法
ReCal: Calibrating Structured Pruning for On-Policy Distillation Recovery
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Houcheng Jiang
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.11332v1
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AI 导读
研究者提出 ReCal（Recovery-Aware Calibration），一种即插即用的剪枝前校准调整方法，用于提升剪枝推理模型在线策略蒸馏（OPD）的恢复效果。ReCal 利用未剪枝 teacher 与剪枝 probe 之间的 forward KL，识别被剪枝破坏的 teacher 支持预测并重加权校准统计量。在多个模型和剪枝方法上，ReCal 在 OPD 后数学推理最高带来 16.7 个百分点的 AIME 提升，多数代码生成对比中也有改进。
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