受到基于规则的强化学习（Rule-Based Reinforcement Learning）在 R1 上成功应用的启发，中科院自动化研究所与中科紫东太初团队探索了如何结合高质量指令对齐数据与类 R1 的强化学习方法，进一步增强图文大模型的视觉定位能力。该方法首次在 Object Detection、Visual Grounding 等复杂视觉任务
在训练阶段，它可以提供稳定的reward；在评估阶段，它可以选择更好的sample结果；单独使用时，它可以直接作为evaluator；……而强化学习（RL）在理论上能够对MRM引入长期推理能力，使MRM更加高效。但如果直接把现有的RL算法（比如Reinforce++）用到训练MRM上，就会出现很多状况，比如，训练过程会很不稳定、甚至可能直接崩...
受到基于规则的强化学习(Rule-Based Reinforcement Learning)在 R1 上成功应用的启发,中科院自动化研究所与中科紫东太初团队探索了如何结合高质量指令对齐数据与类 R1 的强化学习方法,进一步增强图文大模型的视觉定位能力。该方法首次在 Object Detection、Visual Grounding 等复杂视觉任务上,使Qwen2.5-VL模型实现了最高 5...
受到基于规则的强化学习(Rule-Based Reinforcement Learning)在 R1 上成功应用的启发,中科院自动化研究所与中科紫东太初团队探索了如何结合高质量指令对齐数据与类 R1 的强化学习方法,进一步增强图文大模型的视觉定位能力。该方法首次在 Object Detection、Visual Grounding 等复杂视觉任务上,使 Qwen2.5-VL 模型实现了最高...
类R1强化学习迁移到视觉定位!Vision-R1将图文大模型性能提升50% 图文大模型通常采用「预训练 + 监督微调」的两阶段范式进行训练,以强化其指令跟随能力。受语言领域的启发,多模态偏好优化技术凭借其在数据效率和性能增益方面的优势,被广泛用于对齐人类偏好。目前,该技术主要依赖高质量的偏好数据标注和精准的奖励模型训练...
更重要的是，这一模型的实验性版本 DeepSeek-R1-Zero 证明了仅通过强化学习（RL，Reinforcement Learning），无监督式微调（SFT，Supervised Fine-Tun-ing），大模型也可以有强大的推理能力。英伟达高级研究科学家 Jim Fan 评价道：“我们正生活在一个特殊的时代：一家非美国公司在真正践行着 OpenAI 最初的使命——...
新强化学习框架RAGEN，作者包括DeepSeek前员工Zihan Wang、斯坦福李飞飞团队等，可训练Agent在行动中深度思考。论文一作Zihan Wang在DeepSeek期间参与了Deepseek-v2和Expert Specialized Fine-Tuning等工作，目前在美国西北大学读博。他在介绍这项工作时上来就是一个灵魂提问：为什么你的强化学习训练总是崩溃？而RAGEN正是...
DeepSeek-R1-Zero 是一种通过大规模强化学习 (RL) 训练的模型,没有监督微调 (SFT) 作为前置步骤,展示了卓越的推理能力。通过强化学习,DeepSeek-R1-Zero 自然而然地出现了许多强大而有趣的推理行为。但是,它存在可读性差和语言混杂等问题。为了解决这些问题并进一步提高推理性能,我们引入了 DeepSeek-R1,它在 RL...
它主要讲了如何通过强化学习(Reinforcement Learning, RL)来提升大型语言模型(LLM)的推理能力,推出了两个模型:DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1,还顺带开源了一些小模型。这论文挺硬核的,但咱可以用大白话把它的核心内容掰开揉碎讲明白。 一、论文背景:为啥要搞这个研究?
强化学习：熟能生巧、DeepSeek-R1、AlphaGo、基于人类反馈的强化学习（RLHF）。预训练 首先是预训练阶段，使模型拥有丰富的知识。预训练的第一步是下载和处理互联网数据。目标是从互联网的公开资源中获取大量且种类多样的文本、高质量文档，例如FineWeb。第二步是文本提取。爬虫获取的是网页的原始HTML代码，需要过滤...