通过语言模型学习方法，提出了多种数据蒸馏技术，增强文本数据蒸馏的跨体系结构泛化能力，并分析了分类强度和跨体系结构泛化性能，研究了生成的数据摘要的语言特定公平性。

研究人员通过基于语言模型的学习方法提出了几种数据蒸馏技术，以增强文本数据蒸馏的跨体系结构泛化能力。他们在多语言文本分类数据集上进行了实验，并分析了这些技术在分类强度和跨体系结构泛化方面的性能。此外，他们还研究了这些方法生成的数据摘要的语言特定公平性。