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内容提要
大型语言模型（LLM）在对话代理和内容创建中至关重要，但训练成本高。谷歌研究院提出SALT方法，通过小型模型（SLM）辅助LLM训练，降低计算需求28%，提升模型质量。SALT采用两阶段流程，初期利用SLM指导LLM，后期进行自监督学习，确保LLM专注于高价值数据，为资源有限的机构提供新的训练思路。
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关键要点
- 大型语言模型（LLM）在对话代理和内容创建中至关重要，但训练成本高。
- 谷歌研究院提出SALT方法，通过小型模型（SLM）辅助LLM训练，降低计算需求28%，提升模型质量。
- SALT采用两阶段流程，初期利用SLM指导LLM，后期进行自监督学习。
- SALT确保LLM专注于高价值数据，提供新的训练思路，尤其适合资源有限的机构。
- 实验结果显示，使用SALT训练的模型在多个基准测试中表现优于传统方法。
- SALT通过选择具有挑战性的数据，加快学习速度而不影响质量。
- 经过监督微调后，SALT训练的模型在小样本评估和下游任务中表现出更好的泛化能力。
- SALT重新定义了LLM训练的范式，实现了效率和有效性的平衡，推动AI技术的民主化。
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