一篇新的调查论文探讨了大语言模型（LLMs）与更小的、领域特定的模型之间的协同合作。这种方法旨在提高LLM在私有领域的适应性，同时解决数据隐私、模型安全和资源限制等挑战。该论文将研究分为知识向下迁移（LLM到小模型）、知识向上迁移（小模型到LLM）和推理时协同，并提出了一个用于实际部署的多目标优化框架。 AI
影响 这项研究通过促进大模型和小模型之间的更好协作，可能带来更高效和注重隐私的AI部署。
排序理由 这是一篇关于研究主题的调查论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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