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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