Pistis技术报告发布:融合蒸馏与强化学习的新型多模态大模型家族
该技术报告介绍了Pistis多模态大语言模型家族,包含基于Qwen系列构建的27B与9B参数模型。研发团队提出了一套通用且可扩展的后训练框架,在大规模多模态监督微调(SFT)的基础上,首创了交替蒸馏与强化学习(IDRL)范式。IDRL将同策略蒸馏与强化学习深度集成在单一训练循环中,通过二者交替优化,有效提升了多模态模型的整体综合性能。
该技术报告介绍了Pistis多模态大语言模型家族,包含基于Qwen系列构建的27B与9B参数模型。研发团队提出了一套通用且可扩展的后训练框架,在大规模多模态监督微调(SFT)的基础上,首创了交替蒸馏与强化学习(IDRL)范式。IDRL将同策略蒸馏与强化学习深度集成在单一训练循环中,通过二者交替优化,有效提升了多模态模型的整体综合性能。
在 v0.34.4-rc0 版本更新中,针对 Qwen 3.8 模型的 Prompt 处理性能进行了多项优化。技术方案包括在长序列扫描中采用 MLX 的 gated-delta 核函数,并将 Dense MLP 全局缩放折叠融合至 SwiGLU 结构中,以此降低计算开销并加速提示词处理阶段的推理效率。