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大和小语言模型协同解码的经验研究
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种通过协作教授多个大型语言模型（LLM）的方法。通过在标记级别交替生成，模型可以自动学习何时生成自己，并在需要时调用其他语言模型进行生成。该方法在跨领域设置中特别有用，并展示了联合系统的性能优于单个模型。通过定性分析，研究还展示了模型呈现了几种有趣的协作模式。
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关键要点
- 提出了一种通过在标记级别交替生成来教授多个大型语言模型（LLM）的方法。
- 决策由哪个 LLM 生成下一个标记被建模为潜在变量。
- 基础 LLM 自动学习何时生成自己，并在需要时调用助理语言模型，无需直接监督。
- 标记级别的协作允许融合每个模型的专长，以适应特定任务。
- 该方法在跨领域设置中特别有效，基础 LLM 学习调用领域专家模型。
- 联合系统在指令遵循、领域特定问答和推理任务中的性能超过各个模型。
- 定性分析显示模型呈现了几种有趣的协作模式，例如模板填充。
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