LLM 蒸馏多标签主题：生成式与判别式对比
原文标题：Multi-Label Topic Assignment via LLM Distillation: A Comparative Analysis of Generative vs. Discriminative Student Models
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论文比较了 1B、4B、8B 小模型在生成式与判别式架构下的多标签主题分配表现，用于电商用户生成内容。结果显示判别式模型在结构化评论上更优，而最小 1B 生成式模型在多轮对话数据上超过判别式基线，并在标签集扩展时保持稳健。
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