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AfroXLMR-Comet：低资源语言的多语种知识蒸馏与注意力匹配
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新颖的混合蒸馏方法，旨在提升低资源语言多语种模型的知识蒸馏性能。实验结果表明，该方法在五种非洲语言上表现优异，学生模型体积比传统模型小85%，准确率保持在85%。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的混合蒸馏方法，旨在提升低资源语言多语种模型的知识蒸馏性能。
- 该方法结合了传统的知识蒸馏与简化的注意力匹配机制。
- 实验结果表明，该方法在五种非洲语言上表现优异。
- 蒸馏后的学生模型体积比传统模型小85%以上。
- 准确率保持在原模型85%的水平，具有显著的计算资源节省潜力。
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