本文探讨了大型语言模型（LLMs）的进展与挑战，提出了多种提升性能的方法，如使用小型模型校正LLM输出、检索增强生成（RAG）和跨模型控制（CMC）。研究表明，这些技术显著提升了LLMs在多步推理和复杂任务中的表现，展现出与先进模型竞争的潜力。

本研究提出了一种跨模型控制（CMC）方法，旨在优化多个大型语言模型的训练成本和效果。通过引入小型语言模型和令牌映射策略，CMC显著提升了模型在指令调优和去学习任务中的表现，展现出重要的应用潜力。