在大語言模型逐漸普及的今天，如何在資源受限的環境中實現高效部署已成為重要課題。為了解決這一挑戰，基于 Qwen2.5的輕量化大模型系列 DistilQwen2.5正式發布。該模型采用了創新的雙層蒸餾框架，通過優化數據和參數融合技術，不僅保留了模型的性能，同時顯著降低了計算資源的消耗。

　　DistilQwen2.5的成功得益于其獨特的知識蒸餾技術。這一過程首先需要大量高質量的指令數據，這些數據來自多個開源數據集及私有合成數據集。為確保數據的多樣性，研究團隊通過 Qwen-max 擴展了中英文數據，從而實現了任務和語言的均衡。此后，模型通過采用 “黑盒化蒸餾” 的方式，利用教師模型的輸出進行指令的擴展、選擇與改寫。這種方法不僅提升了數據的質量，還增強了模型的多任務處理能力。

　　值得注意的是，DistilQwen2.5還引入了白盒化蒸餾技術，通過模仿教師模型的 its 分布，使得學生模型在知識獲取上更為高效。這種技術避免了傳統白盒化蒸餾面臨的 GPU 內存消耗、存儲與讀取速度慢等問題。

　　經過多個權威指令遵循評測基準的測試，DistilQwen2.5的表現令人矚目，尤其是在 AlpacaEval2.0和 MT-Bench 的評測中表現優異。這標志著輕量化大語言模型的發展進入了一個新的階段，能夠在保證性能的前提下，大幅降低計算成本，進一步推動了 AI 技術在各種應用場景中的落地。

　　DistilQwen2.5的開源發布也將為更多開發者提供便利，使他們能更輕松地使用這一強大的工具，為人工智能技術的普及貢獻力量。