Un marco transfiere conocimiento de modelos grandes ajustados por instrucciones a otros compactos utilizando datos sintéticos generados mediante estructuración de pocos ejemplos. La selección de semillas basada en agrupamiento produce ejemplos sintéticos más representativos que el muestreo aleatorio, permitiendo que los modelos compactos logren un rendimiento sólido con mínima etiquetación humana. En texto financiero complejo y ruidoso, el modelo estudiante supera al modelo maestro, mientras se mantiene competitivo en texto formal.