大型语言模型的知识蒸馏综述：方法、评估与应用
原文中文，约500字，阅读约需1分钟。发表于：。这篇论文通过从方法、评估和应用三个方面对专门针对大型语言模型的知识蒸馏技术进行了全面调查，将方法分为白盒知识蒸馏和黑盒知识蒸馏，并探讨了不同蒸馏方法之间的评估任务和蒸馏效果，并提出了未来研究的方向。通过深入了解最新进展和实际应用，这篇综述为研究人员提供了有价值的资源，为这一领域的持续进展铺平了道路。
本研究提出了一种方法，将大型语言模型（LLMs）的知识提炼为一个更小、更高效且准确的神经网络，以实现在资源受限设备上部署这些模型的挑战。通过测试，发现提炼的学生模型在准确率上优于原始神经网络模型。此研究对自动评分在教育环境中的应用具有潜力。
