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运用大型语言模型和主动学习演化知识蒸馏
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种方法，将大型语言模型（LLMs）的知识提炼为更小、更高效且准确的神经网络，以在资源受限设备上部署模型。通过对测试数据集的比较，结果显示提炼的学生模型准确率更高，参数大小减小了100倍和10倍。该研究为自动评分在教育环境中的应用提供了潜力。
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关键要点
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本研究提出了一种方法，将大型语言模型（LLMs）的知识提炼为更小、更高效且准确的神经网络。
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该方法旨在实现在资源受限设备上部署模型的挑战。
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使用 LLM 的预测概率训练较小的学生模型，作为教师模型。
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通过专门设计的损失函数，确保学生模型能够准确模仿教师模型的性能。
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对 6,684 个学生撰写的科学问题回答及其他数据集进行测试，比较性能与原始神经网络（NN）模型。
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结果显示提炼的学生模型在 7T 数据集上准确率与教师模型相当，但在其他数据集上仍比 NN 模型高出 12%。
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学生模型的参数大小为 0.1M 至 0.02M，相较于原始输出模型减小了 100 倍和 10 倍。
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该研究为自动评分在教育环境中的应用提供了潜力。
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