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A Dual-Space Framework for General Knowledge Distillation in Large Language Models
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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
本研究提出双空间知识蒸馏（DSKD）框架，解决了白盒知识蒸馏在输出空间和词汇不兼容性的问题。通过统一模型预测头和精确标记对齐算法，DSKD显著提升了知识蒸馏效果，实验结果表明其在多个基准测试中优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出双空间知识蒸馏（DSKD）框架，解决白盒知识蒸馏在输出空间和词汇不兼容性的问题。
- DSKD通过统一教师和学生模型的预测头，提升知识蒸馏效果。
- 开发了精确的标记对齐算法，进一步增强了知识蒸馏的效果。
- 实验结果表明，DSKD在指令跟随、数学推理和代码生成等基准测试中显著优于现有方法。
- DSKD具有广泛的应用前景。
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