利用前沿开源大型语言模型的知识蒸馏：可泛化性及合成数据的作用

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本研究利用知识蒸馏技术，降低了大型语言模型的推理成本和延迟。通过使用合成数据，显著提升了8B和70B模型的准确性，部分数据集的表现可与405B模型的零-shot准确性相媲美，突显了合成数据质量的重要性。

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