这篇论文是23年10月提交到arxiv上的，也是用大模型蒸馏小模型的思路。
作者在这篇论文中提出了课程指令微调，大体流程如下图所示，教师模型给出一个问题，让学生模型回答一下，这时候学生回答大概率不够准确，这时候把学生的回答以及评价该问题的标准输入给教师模型，让教师模型给出一个修改后的回答，然后让学生根据修改过的回答进行微调，持续这个过程若干轮就能得到一个不错的学生模型。
作者的灵感来自于导师帮学生修改论文这个场景，学生把写好的论文发给导师，导师把修改版返回去，然后学生可以比较原版和修改版之间的差异，以此来提升自己的写作水平。
最终得到的小模型经过GPT-4评估，对比大部分模型都有70%以上的胜率。这些模型都是在LLaMA-7B的基础上训练得到的。
整个系统分为两部分，第一部分是根据教师LLM确定不同指令的评价标准，第二部分是对学生模型使用之前提到的课程指令微调。
对于第一部分确定不同指令评价标准时又分两步，首先是不同的指令众多，如果每个指令对应一个单独的标准是不现实的，作者将指令进行了分类，对于同一类指令使用相同的评价标准，分类这件事也是交给LLM处理的，使用的prompt如下图所示，顺便还让LLM把该类别标准一起生成了。
然后就是对于测试集中没见过的指令如果确定它的类别呢，这里使用sentence-BERT模型来对训练集中每条指令编码为embedding，然后新来的指令也同时编码为embedding，对于每个指令类都和其中每个指令计算内积，然后这条指令和每个类别的相似度就是内积的均值，最后这条指令类别就是相似度最高的那个类别。类别确定了那这条指令对应的标准也就确定了。
课程指令微调这部分直接看伪代码会好理解一些，上面那张图就是论文中的伪代码。一共有若干轮，每轮先直接让学生模型输出回答，然后把问题、标准还有学生回答拿给教师模型，让教师模型生成一个修改版的回答，再把问题、标准、学生回答还有教师回答拿给学生模型微调，教师生成回答和微调学生的prompt如下图所示。
这里展示了这篇论文的一些细节，这部分内容还是挺重要的。首先模型使用的是LLaMA-7B作为基座模型，然后使用了Alpaca数据集来训练，将划分训练集、验证集和测试集为8:1:1，然后在训练集和验证集上用LoRA框架微调学生模型得到SFT，之后就是抽取了1000条问题，以GPT-3.5为教师模型，逐步改进学生的回答。
最后是结果展示，作者在四个数据集上比较了CITING和SFT、RLHF、RRHF（Rank responses to align language models with human feedback without tears）和RAFT（Reward ranked finetuning for generative foundation model alignment）的胜率，由GPT-4给出从回答清晰度、回答深度和综合性三方面的得分。可以看到无论哪项比较CITING都保持着优势。
接下来是对于迭代轮数的消融实验，可以看到第四轮开始模型性能就开始退化了。作者解释到这是因为重复指令微调（毕竟一直是那1000个指令，如果每次重新抽样会不会好点？）导致了灾难性遗忘，微调后的模型忘记了最早的SFT的知识，导致模型性能下降。