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Structured Agent Distillation of Large Language Models
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内容提要
本研究提出了一种结构化代理蒸馏框架，旨在将大型语言模型压缩为较小的学生模型，同时保持推理准确性和一致性。实验结果显示，该方法在多个基准测试中优于传统蒸馏和模仿学习，显著提高了模型压缩率并保持了性能。
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关键要点
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本研究提出了一种结构化代理蒸馏框架。
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该框架旨在将大型语言模型压缩为较小的学生模型。
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研究保持了推理的准确性和行动的一致性。
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实验结果显示该方法在多个基准测试中优于传统蒸馏和模仿学习。
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该方法显著提高了模型的压缩率并保持了性能。
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