EasyDistill: A Comprehensive Toolkit for Effective Knowledge Distillation of Large Language Models

📄 arXiv: 2505.20888v2 📥 PDF

作者: Chengyu Wang, Junbing Yan, Wenrui Cai, Yuanhao Yue, Jun Huang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-05-27 (更新: 2025-06-27)

💡 一句话要点

EasyDistill：用于大语言模型知识蒸馏的综合工具包

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 知识蒸馏 大语言模型 工具包 模型压缩 模型加速 阿里云PAI 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型知识蒸馏方法缺乏统一易用的工具，限制了研究和应用。
  2. EasyDistill提供数据合成、微调、排序优化和强化学习等多种KD策略，支持黑盒和白盒蒸馏。
  3. EasyDistill集成了阿里云PAI平台，并开源了蒸馏模型和数据集，方便用户使用和复现。

📝 摘要（中文）

本文介绍EasyDistill，一个为大语言模型（LLMs）的有效黑盒和白盒知识蒸馏（KD）设计的综合工具包。我们的框架提供多功能性，包括数据合成、监督微调、排序优化和专门为KD场景量身定制的强化学习技术。该工具包适用于System 1（快速、直观）和System 2（慢速、分析型）模型的KD功能。凭借其模块化设计和用户友好的界面，EasyDistill使研究人员和行业从业者能够无缝地试验和实施LLM的最先进的KD策略。此外，EasyDistill还提供了一系列由我们开发的强大的蒸馏模型和基于KD的工业解决方案，以及相应的开源数据集，以满足各种用例。此外，我们还介绍了EasyDistill与阿里云人工智能平台（PAI）的无缝集成。总而言之，EasyDistill工具包使NLP社区更容易获得LLM的先进KD技术，并使其更具影响力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型知识蒸馏方法缺乏一个统一、易于使用的工具包，使得研究人员和工程师难以快速实验和部署各种先进的蒸馏策略。此外，针对不同类型的模型（System 1和System 2）以及不同的蒸馏场景，缺乏定制化的解决方案。

核心思路：EasyDistill的核心思路是提供一个模块化、可扩展的框架，将各种知识蒸馏技术整合在一起，并提供用户友好的界面，使得用户可以方便地选择和组合不同的模块，以适应不同的蒸馏任务。同时，该工具包还提供了一系列预训练的蒸馏模型和数据集，方便用户快速上手。

技术框架：EasyDistill的整体架构包含以下几个主要模块：1) 数据合成模块，用于生成高质量的训练数据；2) 监督微调模块，用于对学生模型进行微调；3) 排序优化模块，用于优化学生模型的排序能力；4) 强化学习模块，用于利用强化学习技术进行知识蒸馏。这些模块可以根据用户的需求进行灵活组合。

关键创新：EasyDistill的关键创新在于其综合性和易用性。它不仅提供了各种先进的知识蒸馏技术，还提供了一个统一的框架，使得用户可以方便地进行实验和部署。此外，EasyDistill还针对不同类型的模型和蒸馏场景，提供了定制化的解决方案。

关键设计：EasyDistill的关键设计包括：1) 模块化的架构，使得用户可以灵活地选择和组合不同的模块；2) 用户友好的界面，使得用户可以方便地进行配置和管理；3) 一系列预训练的蒸馏模型和数据集，方便用户快速上手；4) 针对不同类型的模型和蒸馏场景，提供定制化的解决方案，例如针对System 1和System 2模型采用不同的蒸馏策略。

🖼️ 关键图片

fig_0

📊 实验亮点

EasyDistill提供了一系列强大的蒸馏模型和基于KD的工业解决方案，并开源了相应的数据集。该工具包已成功集成到阿里云PAI平台，为用户提供便捷的知识蒸馏服务。具体性能数据和提升幅度未在摘要中明确给出，需要参考论文正文。

🎯 应用场景

EasyDistill可广泛应用于各种需要对大语言模型进行知识蒸馏的场景，例如：降低模型推理延迟、减小模型体积、提高模型在特定任务上的性能等。该工具包可以帮助企业和研究机构更高效地开发和部署基于大语言模型的应用，例如智能客服、机器翻译、文本生成等。

📄 摘要（原文）

In this paper, we present EasyDistill, a comprehensive toolkit designed for effective black-box and white-box knowledge distillation (KD) of large language models (LLMs). Our framework offers versatile functionalities, including data synthesis, supervised fine-tuning, ranking optimization, and reinforcement learning techniques specifically tailored for KD scenarios. The toolkit accommodates KD functionalities for both System 1 (fast, intuitive) and System 2 (slow, analytical) models. With its modular design and user-friendly interface, EasyDistill empowers researchers and industry practitioners to seamlessly experiment with and implement state-of-the-art KD strategies for LLMs. In addition, EasyDistill provides a series of robust distilled models and KD-based industrial solutions developed by us, along with the corresponding open-sourced datasets, catering to a variety of use cases. Furthermore, we describe the seamless integration of EasyDistill into Alibaba Cloud's Platform for AI (PAI). Overall, the EasyDistill toolkit makes advanced KD techniques for LLMs more accessible and impactful within the NLP community.