大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得显著进展。为了解决资源受限环境中的挑战，提出了一种双重方法：将LLMs的自我评价能力提取到SLMs中，采用综合的蒸馏过程。实验表明，该方法显著提高了蒸馏SLMs的性能。

大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得显著进展。提出了一种双重方法，将LLMs的自我评价能力提取到SLMs中，减少错误推理和幻觉的影响，并通过综合蒸馏过程将知识转移至SLMs中。实验表明，该方法显著提高了蒸馏SLMs的性能，指明了开发较小模型的方向。