arXiv · cs.CL· Md. Rafiul Biswas·· 19 小时前AI 评分31
从上下文视角看压缩：评估阿拉伯语法律 LLM 的领域适配、量化与蒸馏
Compression Through a Context Lens: Evaluating Adaptation, Quantization, and Distillation in Arabic Legal LLMs
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Md. Rafiul Biswas
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2611.07988v1
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AI 导读
研究在沙特阿拉伯语法律基准 ArabLegalEval 上，分别在提供法律条文上下文与无上下文两种评测协议下考察 FANAR-9B、JAIS-8B、Qwen2.5-7B 的领域适配、量化和知识蒸馏效果。移除上下文会使基座模型准确率差距最高达 27 个百分点；4-bit 量化将模型内存降低 64-71%，无上下文 MCQ 准确率变化在 -3.2 至 +1.6 个百分点之间。蒸馏结果波动更大，由 FANAR 蒸馏出的 Qwen2.5-7B 学生模型无上下文准确率为 76.6%，其教师模型为 77.2%。
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