ด้วยแอปพลิเคชันที่แพร่หลายของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่วิธีการปรับใช้ที่มีประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมที่มีทรัพยากรที่ จำกัด ได้กลายเป็นหัวข้อสำคัญในปัจจุบัน เพื่อแก้ปัญหาความท้าทายนี้ซีรี่ส์ขนาดใหญ่ที่มีน้ำหนักเบา Distilqwen2.5 ตาม QWEN2.5 ได้รับการปล่อยตัวอย่างเป็นทางการ โมเดลใช้กรอบการกลั่นสองชั้นที่เป็นนวัตกรรมใหม่ที่เพิ่มประสิทธิภาพของข้อมูลและเทคนิคการฟิวชั่นพารามิเตอร์ไม่เพียง แต่รักษาประสิทธิภาพของโมเดล แต่ยังช่วยลดการใช้ทรัพยากรการคำนวณอย่างมีนัยสำคัญ การพัฒนานี้ให้ความเป็นไปได้ใหม่สำหรับการปรับใช้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ในสภาพแวดล้อมที่มีทรัพยากร
ความสำเร็จของ distilqwen2.5 แยกออกไม่ได้จากเทคโนโลยีการกลั่นความรู้ที่เป็นเอกลักษณ์ กระบวนการนี้ขึ้นอยู่กับข้อมูลการเรียนการสอนคุณภาพสูงจำนวนมากซึ่งมาจากชุดข้อมูลโอเพนซอร์สหลายชุดและชุดข้อมูลสังเคราะห์ส่วนตัว เพื่อให้มั่นใจถึงความหลากหลายของข้อมูลทีมวิจัยได้ขยายข้อมูลภาษาจีนและภาษาอังกฤษผ่าน Qwen-Max ดังนั้นจึงบรรลุความสมดุลของงานและภาษา ต่อจากนั้นโมเดลจะใช้ผลลัพธ์ของโมเดลครูเพื่อขยายเลือกและเขียนคำแนะนำใหม่ผ่าน "Black Box Distillation" วิธีการนี้ไม่เพียง แต่ปรับปรุงคุณภาพของข้อมูล แต่ยังช่วยเพิ่มความสามารถในการทำงานหลายอย่างของแบบจำลองทำให้ทำงานได้ดีขึ้นในสถานการณ์ที่ซับซ้อน
เป็นเรื่องที่ควรค่าแก่การกล่าวถึงว่า Distilqwen2.5 ยังแนะนำเทคโนโลยีการกลั่นกล่องสีขาวซึ่งเลียนแบบการกระจายของโมเดลครูทำให้โมเดลนักเรียนมีประสิทธิภาพมากขึ้นในการได้รับความรู้ เทคโนโลยีนี้หลีกเลี่ยงปัญหาการใช้หน่วยความจำ GPU ได้อย่างมีประสิทธิภาพการจัดเก็บช้าและความเร็วในการอ่านที่ต้องเผชิญกับการกลั่นกล่องสีขาวแบบดั้งเดิมและปรับปรุงประสิทธิภาพการฝึกอบรมและประสิทธิภาพของโมเดลต่อไป
หลังจากคำแนะนำที่เชื่อถือได้หลายประการเพื่อปฏิบัติตามมาตรฐานการประเมินผลการปฏิบัติงานของ Distilqwen2.5 นั้นน่าประทับใจโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการประเมิน Alpacaeval2.0 และ Mt-Bench สิ่งนี้นับเป็นรายการของขั้นตอนใหม่ในการพัฒนาแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ที่มีน้ำหนักเบาซึ่งสามารถลดต้นทุนการคำนวณได้อย่างมีนัยสำคัญในขณะที่มั่นใจว่าประสิทธิภาพและส่งเสริมการใช้เทคโนโลยี AI ในสถานการณ์แอปพลิเคชันต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นแอปพลิเคชั่นระดับองค์กรหรือนักพัฒนารายบุคคล Distilqwen2.5 ให้การสนับสนุนที่แข็งแกร่ง
การเปิดตัวโอเพนซอร์สของ Distilqwen2.5 ยังให้ความสะดวกสบายสำหรับนักพัฒนามากขึ้นทำให้พวกเขาสามารถใช้เครื่องมือที่ทรงพลังนี้ได้ง่ายขึ้นและมีส่วนร่วมในการสร้างความนิยมของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ ผ่านโอเพ่นซอร์สทีมวิจัยหวังที่จะทำงานร่วมกับนักพัฒนาทั่วโลกเพื่อส่งเสริมการพัฒนาเทคโนโลยีรูปแบบภาษาขนาดใหญ่สำรวจสถานการณ์แอปพลิเคชันที่เป็นนวัตกรรมมากขึ้นและฉีดพลังมากขึ้นในอนาคตของ AI