一项研究探索了将用于RAG系统的文档摘要和标注任务，从一个80亿参数的大模型蒸馏到一个6亿参数的小模型。虽然大模型在其摘要和分类中实现了高准确率和忠实度，但其每文档10秒的延迟是一个瓶颈。在由大教师模型生成的数据上训练一个小模型表明，学生模型可以实现显著更快的处理速度，其中一个学生模型成为完美的分类器，另一个成为忠实的写手，但没有一个在两项任务上都表现出色。 AI
影响 证明了可以为特定的RAG增强任务训练更小、更快的模型，从而可能降低延迟和成本。
排序理由 研究论文，详细介绍了关于特定NLP任务模型蒸馏的实验。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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