CSD：跨分词器知识蒸馏统一框架，Llama-3.1-8B 精度提升 4.2 分
原文标题：CSD: Common-Support Distillation for Cross-Tokenizer Knowledge Transfer
重要度 2/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度，4–5 分为高价值资讯。
论文提出 Common-Support Distillation（CSD），在教师与学生每个对齐输入块上构造共享支撑集，用单一目标匹配诱导分布，解决词表与切分差异导致的 logits 蒸馏对齐难题。在 Llama-3.2-1B、Gemma3-1B-PT 等四种师生设置中均取得最优，Llama-3.1-8B 基础学生平均准确率最高提升 4.2 分。
- 问题
- 师生词表与切分不同，跨分词器的 logits 蒸馏难以对齐分布。
- 方法
- 在每个对齐输入块上构造共享支撑集（一对一用公共 token，其他用虚拟支撑加残差事件），以单一目标匹配分布。
- 结果
- 四种师生设置均最优，Llama-3.1-8B 学生平均准确率最高提升 4.2 分。
- 影响
- 跨模型家族蒸馏不再需要按分词器对定制目标，便于把强模型能力迁移到自有小模型。
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