arXiv · cs.CL· Saibo Geng·· 18 天前AI 评分43
zip2zip++：迈向推理时 token 压缩的最小质量损失方案
zip2zip++: Towards Inference-Time Token Compression with Minimal Quality Loss
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Saibo Geng
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.13605v1
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AI 导读
arXiv 论文 zip2zip++ 提出仅改进压缩层与 LZW codec、不动底层预训练模型，来缩小 LZW 动态词表压缩带来的质量差距。方法包括解耦输入/输出动态 embedding 层、size-aware RoPE 定位以及支持选择性合并和多视角分段的改进 LZW codec。在四个模型上，该方案在所有评估语料上降低了 perplexity 并提升数学推理准确率，在相近压缩比下弥合约一半与未压缩基线之间的质量差距。
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