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大型语言模型（或人类）可以蒸馏文字吗？
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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
本研究提出了一种将大型语言模型（LLMs）知识提炼为更小、更高效且准确的神经网络的方法，以解决在资源受限设备上部署这些模型的挑战。通过对测试数据集的比较，结果显示提炼的学生模型能够比原始神经网络模型获得更高的准确率。此外，学生模型的参数大小相较于原始模型减小了100倍和10倍。该研究为自动评分在典型教育环境中的运用提供了潜力。
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关键要点
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本研究提出了一种将大型语言模型（LLMs）知识提炼为更小、更高效且准确的神经网络的方法。
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该方法旨在解决在资源受限设备上部署大型语言模型的挑战。
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使用 LLM 的预测概率训练较小的学生模型，确保学生模型能够准确模仿教师模型的性能。
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通过对 6,684 个学生撰写的科学问题回答及其他数据集的测试，提炼的学生模型在准确率上优于原始神经网络模型。
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在 7T 数据集上，提炼的学生模型与教师模型的准确率相当，而在其他数据集上，学生模型比原始模型高出 12%。
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学生模型的参数大小为 0.1M 至 0.02M，相较于原始模型减小了 100 倍和 10 倍。
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该研究为自动评分在典型教育环境中的运用提供了潜力。
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