EMNLP

Beyond Layer Importance in Layer-wise Sparsity: An Inter-Layer Perturbation-Absorption Perspective

超越逐层稀疏中的层重要性：层间扰动吸收视角

Tao Jing, Ningxin Wu, Chen Kang, Dong Yu, Changliang Li, Pengyuan Liu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本文通过受控扰动实验发现大语言模型中不同层对剪枝扰动的响应存在异质性，早期层放大扰动而中后期层吸收扰动，并基于此提出吸收感知校正方法，在70%稀疏度下降低困惑度7.13%并提升零样本准确率1.02%。

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PACUTE: Phonology-, Affix-, and Character-level Understanding of Tokens for Filipino

PACUTE: 面向菲律宾语的音韵、词缀和字符级词元理解

Jann Railey Montalan, David Demitri Africa, Jimson Paulo Layacan, Richell Isaiah Flores, Ivan Yuri De Leon, Lance Calvin Gamboa

机构 * AI Singapore（AI新加坡） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； UK AI Security Institute（英国人工智能安全研究所） ； Ateneo de Manila University（马尼拉雅典耀大学） ； University of Birmingham（伯明翰大学） 纠错

AI总结 提出PACUTE基准，包含4600个任务，通过六层诊断框架评估大语言模型在菲律宾语中的形态理解，发现开放权重模型在语素分解上接近随机，前沿模型在组合任务上远低于字符级上限。

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