如何通过专业化SLM词汇将推理成本降低77% | AI Archive

Dharma-AI的研究人员开发了VocabX,这是一种通过专门优化小型语言模型词汇表以显著降低推理成本的方法。该方法关注每个词元的成本而非仅关注其频率,解决了两个主要低效问题:重复文本的碎片化以及为未使用的词汇条目进行评分带来的计算浪费。在基于Qwen3-4B构建的生产环境作文评分系统中,这种专业化在不改变基础模型或训练数据的情况下,将测得的推理成本降低了77%。该系统区分输入和输出词元,认识到由于内存带宽限制,生成响应比阅读提示要昂

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