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顯著超越 SFT,o1/DeepSeek-R1 背后秘訣也能用于多模態(tài)大模型了

Mar 12, 2025 pm 01:03 PM
git ai 模型 背後 模態(tài) DeepSeek o1 sft 顯著

上海交大、上海AI Lab和港中文大學的研究人員推出Visual-RFT(視覺強化微調(diào))開源項目,該項目僅需少量數(shù)據(jù)即可顯著提升視覺語言大模型(LVLM)性能。Visual-RFT巧妙地將DeepSeek-R1的基于規(guī)則獎勵的強化學習方法與OpenAI的強化微調(diào)(RFT)范式相結(jié)合,成功地將這一方法從文本領域擴展到視覺領域。

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通過為視覺細分類、目標檢測等任務設計相應的規(guī)則獎勵,Visual-RFT克服了DeepSeek-R1方法僅限于文本、數(shù)學推理等領域的局限性,為LVLM訓練提供了新的途徑。

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Visual-RFT的優(yōu)勢:

與傳統(tǒng)的視覺指令微調(diào)(SFT)方法相比,Visual-RFT具有以下顯著優(yōu)勢:

  • 少樣本學習能力: 僅需10到1000條數(shù)據(jù)即可實現(xiàn)有效微調(diào)。
  • 更強的泛化性: 在數(shù)據(jù)有限的場景下,性能優(yōu)于SFT。

研究人員在多個視覺感知任務(檢測、分類、定位等)上對Visual-RFT進行了驗證,結(jié)果表明,即使在開放詞匯和少樣本學習的設定下,Visual-RFT也能取得顯著的性能提升,輕松實現(xiàn)能力遷移。

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研究人員針對不同的任務設計了相應的可驗證獎勵:基于IoU的獎勵用于檢測和定位任務,基于分類正確性的獎勵用于分類任務。

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在推理定位任務中,Visual-RFT展現(xiàn)出強大的視覺推理能力,例如,準確識別圖片中運動員需要佩戴的防水眼鏡。

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實驗結(jié)果:

基于QWen2-VL 2B/7B模型進行的實驗表明,Visual-RFT在開放目標檢測、少樣本檢測、細粒度分類和推理定位任務上均優(yōu)于SFT。 即使是檢測特定動漫角色(例如史萊姆),Visual-RFT也只需少量數(shù)據(jù)即可實現(xiàn)。

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開源信息:

Visual-RFT項目已開源,包含訓練、評測代碼和數(shù)據(jù)。

項目地址:http://miracleart.cn/link/ec56522bc9c2e15be17d11962eeec453

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