Qwen知识蒸馏小试牛刀，在MT-Bench与AlpacaEval 2.0的表现大幅提升

01 前言

先聊点背景。这篇内容主要记录我们在知识蒸馏上的一次实践——5月份跑完的实验，拖了两个月才拿出来分享。当时Qwen2还没发布，手头资源也有限，所以选了把Qwen1.5-32B-Chat-AWQ蒸馏到14B版本上。

在AlpacaEval 2.0和MT-Bench上，实验结果给出了两个非常明确的信号：

1. 同一份训练数据，蒸馏得到的模型效果显著优于直接SFT的模型。

2. 蒸馏能弥补数据质量带来的差距——蒸馏得到的模型，比官方Qwen1.5-14B-Chat有明显提升。

下表就是我们蒸馏的14B模型与官方14B-Chat在AlpacaEval 2.0上的对比结果：

一句话总结：大模型蒸馏这条路是走得通的。相比直接SFT，蒸馏能进一步释放模型潜力，作为压缩和加速推理的手段，性价比很高。

最近谷歌开源的Gemma-2-9B也用了蒸馏，闭源大模型里这招更是标配——把千亿级知识灌进小模型里，既保性能又提速度。

蒸馏后的模型权重在这里：
https://hf-mirror.com/YeungNLP/firefly-qwen1.5-en-14b-alpha

训练代码基于Firefly项目：
https://github.com/yangjianxin1/Firefly

02 知识蒸馏简述

生成式大模型在各种任务上表现亮眼，也改变了NLP的范式。但“大”同时意味着推理瓶颈——速度慢、显存吃紧。在不改结构不动权重的前提下，有多卡推理、KV Cache、MQA、GQA、MLA、Page Attention这些手段可以缓解压力。

知识蒸馏则是另一种思路：直接压缩模型参数规模，提升推理速度，降低显存占用。常见做法是让学生模型的logits去拟合教师模型的logits，甚至可以进一步蒸馏中间层的logits和注意力矩阵。核心思想其实很简单——让学生模型在训练时获得更丰富的监督信号，而不是只盯着hard label这一个目标。

说到知识蒸馏，它并不是什么新鲜东西。早在BERT时代就有大量研究和落地案例了——把大BERT蒸馏成小BERT，甚至蒸馏成TextCNN、LSTM这类轻量结构，让模型能在CPU上跑。蒸馏出来的学生模型，往往比直接用相同数据finetune的效果更好，还能保留教师模型的大部分能力。

几个经典文献回顾一下：

论文：Distilling the Knowledge in a Neural Network
链接：https://arxiv.org/pdf/1503.02531

论文：DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter
链接：https://arxiv.org/pdf/1910.01108

论文：Distilling Task-Specific Knowledge from BERT into Simple Neural Networks
链接：https://arxiv.org/pdf/1903.12136

论文：Patient Knowledge Distillation for BERT Model Compression
链接：https://arxiv.org/pdf/1908.09355

03 蒸馏Qwen1.5

具体到这次实验：我们把Qwen1.5-32B-Chat-AWQ当作教师，蒸馏到Qwen1.5-14B的结构中，学生模型用14B的原始权重初始化。训练数据用的是ultrachat-200k，无论是SFT还是蒸馏，统一采用QLoRA策略。SFT阶段最大输入长度设为2048，蒸馏阶段设为1024。

为了看清楚不同策略的影响，共对比了四个模型：

1. Qwen1.5-14B-Chat
   ：官方开源的chat模型。

2. ours-sft
   ：直接用14B做SFT。

3. ours-distill
   ：用14B权重初始化学生，32B-Chat-AWQ做教师，只蒸馏最后一层的logits。

4. ours-distill-sft
   ：SFT loss和distill loss加权求和作为最终训练目标。

评测平台选的是AlpacaEval 2.0和MT-Bench，用GPT-4o自动打分。

先看MT-Bench（包含单轮和多轮两类），结果如下：

几点结论很清晰：

1. 蒸馏对比直接SFT，提升非常显著。

2. distill-sft的效果反而比不上直接distill
   。不过这个结论可能不是普适的——推测是因为ultrachat的数据质量不如Qwen官方数据。如果换成官方数据，distill-sft很可能会优于直接distill，但这还需要实验验证。

3. 单轮对话上直接蒸馏的模型优于官方14B-Chat，多轮对话却反过来了
   。推测原因可能是训练数据或最大输入长度设置带来的影响。

再来看AlpacaEval 2.0（805条数据，5类任务，直接比胜负，没有平局）。结果很鲜明：

。

还有一个有意思的点：从开源数据（ultrachat-200k）和闭源数据的差异，以及MT-Bench上ours-sft明显弱于官方14B-Chat的表现来看，可以合理推断——

。但蒸馏这招硬是把劣势扳了回来，用一份“较弱”的数据训出了更好的模型。

当然，这次实验还有很多值得深挖的方向，比如：评测学生模型相比教师模型的性能损失有多大；学生性能与教师性能之间的关系如何变化；进一步探索蒸馏目标（中间层、注意力矩阵等）对学生模型的影响。这些都是后续可以继续折腾的点。