VocabX 通过词表专业化将 SLM 推理成本降低 77%

Dharma-AI 提出 VocabX 方法，按 token 生成成本而非频率重建领域专用小模型的词表，在葡萄牙语作文评分系统上实测推理成本降低 77%，响应 token 数从 350 降至 101，质量评分从 0.703 升至 0.810。该方法同时优化子词和多词宏 token，并在五个公开领域、三个模型族上均优于现有词表迁移方法。