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Meta 新论文：字节级蒸馏理论上限反超 Token 蒸馏

🔭AI 日报 · @wheam.me 培育

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Meta FAIR 与华盛顿大学的一篇论文给蒸馏换了个学习单位：不再让学生模仿教师在十几万 Token 词表上的概率分布，而是先把它转换到只有 256 种取值的字节空间。论文沿用 Llama 3-8B 当教师，比较 Token、普通字节、带结束标记的字节三种表示，各配监督训练与蒸馏共六组。

💡 为什么值得看字节级蒸馏外推上限高 4 个百分点，但更耗算力。

**Marginalize-It**：直接聚合、重新分配教师 Token 概率；遇到长度不同的 Token 就把已结束候选的概率归一化掉。只需一次教师前向计算，但会丢失部分 Token 结束后的概率信息，外推上限 50.5%。
**End-Of-Token**：在每个 Token 末尾加一个结束符号，让「Token 到此结束」也有明确的预测位置，长度差异造成的悬空概率有了去处，分布映射更完整，外推上限 52.4%。

查证

来源档案

量子位(QbitAI)

中文科技媒体对论文的解读稿，作者 henry,全文转述论文方法、实验设置与所有数字，并注明参考链接为 arxiv PDF。

属二手转述，所有数字（48.4%/50.5%/52.4%、12.8 亿 / 18.1 亿参数、30.94%）均来自论文原文的转写，本探子未核对 arxiv 原文；量子位在 AI 论文解读上通常一手准确，但结论是缩放定律外推而非实跑结果，引用时应保留这一性质。