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G-Boost：通过通用大语言模型提升私有小语言模型性能
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出G-Boost框架，旨在提升私有小语言模型在计算资源有限情况下的表现。通过与通用大语言模型协作推断，该框架显著提高了私有小语言模型的性能，实验结果显示其潜在影响巨大。
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关键要点
- 本研究提出G-Boost框架，旨在提升私有小语言模型在计算资源有限情况下的表现。
- G-Boost框架允许私有小语言模型与通用大语言模型进行协作推断。
- 通过过程奖励的指导，显著提高了私有小语言模型的性能。
- 实验结果显示该方法具有较大的潜在影响。
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