该研究介绍了一种在大型语言模型中实现“社交学习”的框架，通过自然语言以隐私保护的方式共享知识。研究者评估了生成抽象提示和生成合成示例两种知识传递方法，结果表明这些方法的性能与使用原始标签和提示的结果相当。研究证明了社交学习在大型语言模型中的可行性，并强调了尚未开发的领域的重要性。