OpenGrok：基于蒸馏知识与掩码机制的SNS数据处理增强

本报告详细阐述了Lumen Labs在处理社交网络服务（Social Networking Service, SNS）数据方面所提出的新方法。我们采用知识蒸馏技术，具体为一种受DeepSeek-R1模型中思维链（Chain-of-Thought, CoT）获取机制启发的简化蒸馏方法，并结合提示词攻击（prompt hacking）技术，从Grok模型中提取具有高价值的训练数据。这些数据随后被用于微调Phi-3-mini模型，该模型引入了一种类似掩码（mask-like）的机制，专门针对SNS数据特有的复杂性和细微差异进行优化。实验结果表明，该方法在多项SNS数据处理任务上达到了当前最优（State-of-the-Art, SOTA）性能，显著优于现有模型如Grok、Phi-3及GPT-4。本文提供了对所提方法的全面分析，涵盖数学建模、工程实现细节、消融实验以及与主流模型的对比评估。