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IT之家報道,DeepSeek R1的正式推出,進一步揭示了強化學(xué)習(xí)在大模型領(lǐng)域的重要價值。Reinforcement Learning with Verifiable Reward(RLVR)方法的提出,為多模態(tài)任務(wù)提供了全新的優(yōu)化思路,無論是幾何推理、視覺計數(shù),還是傳統(tǒng)圖像分類和物體檢測任務(wù),其在性能上均顯著優(yōu)于監(jiān)督微調(diào)(SFT)方法。
然而,目前相關(guān)研究主要集中在Image-Text多模態(tài)任務(wù)領(lǐng)域,尚未有系統(tǒng)性探索全模態(tài)場景?;诖?,通義實驗室團隊展開了對RLVR與視頻全模態(tài)模型融合的研究,并于今日開源了其新版本模型R1-Omni。
值得注意的是,R1-Omni在模型透明性方面具有顯著優(yōu)勢。通過RLVR方法,模型對音頻和視頻信息的處理邏輯更加清晰可見。例如,在情緒識別任務(wù)中,R1-Omni能夠明確揭示不同模態(tài)信息對特定情緒判斷的具體貢獻。
為了全面評估R1-Omni的性能,通義實驗室團隊對其進行了多維度對比實驗。具體而言,該模型與HumanOmni-0.5B模型、冷啟動階段模型以及在MAFW和DFEW數(shù)據(jù)集上進行監(jiān)督微調(diào)的模型進行了性能對比。實驗結(jié)果表明:
1. 在同分布測試集(DFEW和MAFW)上,R1-Omni相較于基線模型的平均性能提升超過35%。其中,在UAR(均勻準(zhǔn)確率)方面,其相比監(jiān)督微調(diào)(SFT)模型的提升高達10%以上。
2. 在不同分布測試集(RAVDESS)上,R1-Omni同樣展現(xiàn)了卓越的泛化能力。具體而言,其在WAR(召回率)和UAR(均勻準(zhǔn)確率)方面均較SFT模型提升了超過13%。
這些數(shù)據(jù)充分驗證了RLVR方法在提升模型推理能力和泛化性能方面的顯著優(yōu)勢。
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