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MM-EUREKA


介绍:

MM-EUREKA通过规则强化学习,探索多模态推理的视觉顿悟时刻,提升视觉语言模型能力。









MM-EUREKA

MM-EUREKA是一系列多模态推理模型,旨在将基于规则的大规模强化学习(RL)扩展到多模态推理领域。它借鉴了文本领域RL系统(如DeepSeek-R1)的成功经验,首次在多模态空间中实现了类似的效果,包括精度奖励和响应长度的稳定增长,以及反思行为的出现。

总结来说,MM-EUREKA的核心是:

  • 多模态推理能力提升: 通过规则驱动的强化学习,显著提高了视觉语言模型在复杂推理任务上的表现。
  • 数据效率高: 相比传统的监督微调方法,MM-EUREKA展现出更高的数据利用率。
  • 可扩展性: 既适用于指令微调的模型,也适用于预训练的模型。
  • 开源: 完全开源了代码、模型和数据,促进该领域的研究。

MM-EUREKA的使用场景:

MM-EUREKA适用于各种需要结合视觉信息和语言理解的复杂推理任务,例如:

  • 视觉问答: 理解图片内容并回答相关问题。
  • 视觉常识推理: 结合图片和常识进行推理。
  • 机器人控制: 根据视觉输入和目标,控制机器人执行任务。
  • 图像理解与分析: 更深入的理解图像背后的含义和逻辑关系。

总之,MM-EUREKA旨在帮助视觉语言模型更好地理解世界,并通过规则驱动的强化学习方法,使其更有效地学习和推理。 通过开源,MM-EUREKA 也致力于促进多模态智能领域的发展。

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