本研究探讨大型语言模型（LLM）如何获取和运用默会知识，提出其架构特征满足语义、句法和因果要求，为理解LLM行为提供框架，并可能为其特性和能力提供新解释。

通过DLIP框架对模型蒸馏进行了深入研究和分析，包括架构特征和信息传递。实验证明DLIP在跨模态任务上取得了最先进的准确性和效率平衡。