隐式蒸馏驱动的大模型探索式生成
深度2026年5月5日26 分钟阅读
本文发现大模型在生成时，语义探索受限源于对熟悉模式的偏好，作者利用网络对新颖输入预测误差大的特性，训练轻量级蒸馏器实时预测深层表征，创造性地将误差信号用于引导生成。适合关注大模型推理多样性、测试时扩展及高效生成的读者。
本文编译自 Large Language Models Explore by Latent Distilling，版权归原作者所有。
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