Holistic Capability Preservation: Towards Compact Yet Comprehensive Reasoning Models
作者: Ling Team, Caizhi Tang, Chilin Fu, Chunwei Wu, Jia Guo, Jianwen Wang, Jingyu Hu, Liang Jiang, Meng Li, Peng Jiao, Pingping Liu, Shaomian Zheng, Shiwei Liang, Shuaicheng Li, Yalin Zhang, Yingting Wu, Yongkang Liu, Zhenyu Huang
分类: cs.LG, cs.CL
发布日期: 2025-04-09 (更新: 2025-04-11)
备注: Based on the further discussion of the working group, the current version is deemed unsuitable for release. We are currently undertaking further work that is expected to involve significant revisions, but this process will require some additional time. We plan to proceed with the release once these updates have been fully implemented
🔗 代码/项目: HUGGINGFACE
💡 一句话要点
提出Ring-Lite-Distill：一种紧凑且全面的轻量级推理模型
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 轻量级模型 推理能力 通用能力 混合专家模型 知识蒸馏
📋 核心要点
- 现有推理模型通常在特定任务上表现出色，但在通用能力和不同难度任务的均衡覆盖方面存在不足。
- Ring-Lite-Distill通过高质量数据和巧妙训练，在保持参数效率的同时，提升了推理能力和通用能力。
- 实验表明，Ring-Lite-Distill在推理能力上与DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B相当，通用能力则显著超越。
📝 摘要（中文）
本技术报告介绍了一种轻量级推理模型Ring-Lite-Distill，它源自我们开源的混合专家（MoE）大型语言模型（LLM）Ling-Lite。该研究表明，通过细致的高质量数据管理和巧妙的训练范式，紧凑的MoE模型Ling-Lite可以进一步训练以实现卓越的推理能力，同时保持其参数高效的架构，仅有27.5亿个激活参数，从而建立了一种高效的轻量级推理架构。特别是在构建该模型时，我们不仅专注于增强高难度数学问题求解等高级推理能力，而且旨在开发一种具有更全面能力覆盖范围的推理模型。我们的方法确保了对不同难度级别的推理任务的覆盖，同时保留了通用能力，例如指令遵循、工具使用和知识保留。我们表明，Ring-Lite-Distill的推理能力达到了与DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B相当的水平，而其通用能力则显著超过了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型，尤其是蒸馏模型，往往难以在推理能力和通用能力之间取得平衡。一些模型专注于提升特定领域的推理能力（如数学问题求解），而忽略了指令遵循、工具使用和知识保留等通用能力。此外，模型参数量大，部署和推理成本高昂。
核心思路：Ring-Lite-Distill的核心思路是利用高质量的数据和巧妙的训练方法，在参数量较小的情况下，同时提升模型的推理能力和通用能力。通过混合专家（MoE）架构，在保证模型容量的同时，降低了激活参数的数量，从而实现了高效的轻量级推理。
技术框架：Ring-Lite-Distill基于开源的MoE LLM Ling-Lite。训练过程包括高质量数据收集与清洗、以及针对推理能力和通用能力的训练策略。具体架构细节未知，但可以推测包含MoE层、以及针对不同任务的训练模块。
关键创新：Ring-Lite-Distill的关键创新在于其在轻量级模型上实现了推理能力和通用能力的平衡。不同于以往专注于特定任务的蒸馏模型，Ring-Lite-Distill旨在构建一个更全面、更实用的推理模型。
关键设计：论文中没有详细描述关键设计细节，例如损失函数、网络结构等。但可以推测，高质量的数据集和针对性的训练策略是提升模型性能的关键。MoE架构的使用是降低激活参数数量，提高模型效率的重要设计。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Ring-Lite-Distill在推理能力上达到了与DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B相当的水平，同时其通用能力显著超过了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B。该模型仅有27.5亿个激活参数，证明了在轻量级模型上实现强大推理能力的可行性。
🎯 应用场景
Ring-Lite-Distill可应用于各种需要推理能力的场景，例如智能客服、自动问答、代码生成、文本摘要等。其轻量级的特性使其更易于部署在资源受限的设备上，例如移动设备和嵌入式系统。该研究为构建更高效、更实用的推理模型提供了新的思路。
📄 摘要（原文）
This technical report presents Ring-Lite-Distill, a lightweight reasoning model derived from our open-source Mixture-of-Experts (MoE) Large Language Models (LLMs) Ling-Lite. This study demonstrates that through meticulous high-quality data curation and ingenious training paradigms, the compact MoE model Ling-Lite can be further trained to achieve exceptional reasoning capabilities, while maintaining its parameter-efficient architecture with only 2.75 billion activated parameters, establishing an efficient lightweight reasoning architecture. In particular, in constructing this model, we have not merely focused on enhancing advanced reasoning capabilities, exemplified by high-difficulty mathematical problem solving, but rather aimed to develop a reasoning model with more comprehensive competency coverage. Our approach ensures coverage across reasoning tasks of varying difficulty levels while preserving generic capabilities, such as instruction following, tool use, and knowledge retention. We show that, Ring-Lite-Distill's reasoning ability reaches a level comparable to DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B, while its general capabilities significantly surpass those of DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B. The models are accessible at https://huggingface.co/inclusionAI