arXiv · cs.AI· Jiahui Ning·· 7 天前AI 评分46
ACE-Compression：以能力为中心评估压缩后的大语言模型
ACE-Compression: An Ability-Centric Evaluation of Compressed Large Language Models
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Jiahui Ning
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.27913v1
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AI 导读
ACE-Compression 是一个以能力为中心的大语言模型压缩评估框架，从程序推理与约束执行、知识基础与真实性、社会认知与情感理解、人格一致性与风格稳定性四个维度考察压缩后模型的能力存续。对来自六个开源权重 LLM 的 35 个以上压缩 checkpoint（涵盖量化和剪枝）的分析显示，压缩会重新分布能力：粗粒度、局部、表层信号往往保留，而细粒度、长尾、依赖上下文的能力变得脆弱；量化在能力保留上始终优于剪枝。部署者可据此按应用所需能力画像选择压缩方法。
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