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A Dual-Space Framework for General Knowledge Distillation in Large Language Models

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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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标签

framework models 双空间知识蒸馏 实验结果 知识蒸馏 词汇不兼容性 输出空间
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