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英语校准在多语言模型块剪枝中系统性偏差
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AI 综述
2026年10月16日，arXiv cs.CL 一项研究考察校准语言如何影响 Block Influence（BI）剪枝。研究在 Qwen2.5-1.5B-Instruct、Llama-3.2-1B 与 Gemma-2-2B 三个模型上发现，BI 剪枝选中的 block 会随校准语言变化：使用 Hindi、Marathi、Tamil 校准时，late-block BI 比英语校准高出 20.7% 至 55.5%，因而被移除的低 BI block 也随之不同。该结果表明，以英语作为默认校准语言的多语言模型剪枝流程存在系统性偏差。目前尚无后续报道。
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报道时间线
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10月16日
- arXiv cs.CL校准语言如何影响 Qwen2.5、Llama-3.2 与 Gemma-2 的 Block Influence 剪枝
Block Influence（BI）剪枝选中的 block 随校准语言变化：在 Qwen2.5-1.5B-Instruct、Llama-3.2-1B、Gemma-2-2B 上，Hindi、Marathi、Tamil 的 late-block BI 比英语高 20.7-55.5%，被移除的低 BI block 随之不同。
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