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Harnessing the Collaborative Power of Large and Small Models to Address Domain Tasks
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了大规模语言模型（LLM）与小型模型（SM）协作的潜力，以应对LLM对数据和计算资源的高需求。提出了一种新方法，加速LLM在特定领域的适应，并强调基于真实数据集的多目标基准研究的重要性。
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关键要点
- 大规模语言模型（LLM）需要大量的数据和计算资源。
- 小型模型（SM）虽然能力较弱，但在特定领域中更高效且更具针对性。
- 提出了一种新方法，使大模型与小模型协同工作，以加速LLM在特定领域的适应。
- 强调基于真实私有数据集的多目标基准研究的重要性，以推动行业驱动的研究。
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