几篇论文实现代码:《RL-VLM-F: Reinforcement Learning from Vision Language Foundation Model Feedback》(ICML 2024) GitHub: github.com/yufeiwang63/RL-VLM-F 《Adaptive-RAG: Learning to Adapt Retrieval...
Reward engineering has long been a challenge in Reinforcement Learning (RL) research, as it often requires extensive human effort and iterative processes of trial-and-error to design effective reward functions. In this paper, we propose RL-VLM-F, a method that automatically generates reward ...
为了解决这些局限性,我们提出了VLM-RL,一个将预训练的视觉-语言模型(Vision-Language Models, VLMs)与RL相结合的统一框架,用于通过图像观测和自然语言目标生成奖励信号。VLM-RL的核心是将对比语言目标(Contrasting Language Goal, CLG)作为奖励,利用正面和负面的语言目标生成语义奖励信号。此外,我们引入了一种层次化的...
计算过程如下:当前观测\psi(s)通过视觉编码器\text{VLM}_I处理,生成共享潜在空间\mathcal{V}中的状态嵌入;语言目标l通过语言编码器\text{VLM}_L编码,生成同一潜在空间中的目标嵌入;奖励由状态嵌入与目标嵌入之间的余弦相似度计算得出。 我们将 CLG 奖励函数定义为: R_{\text{CLG}}(s) = \alpha \cdot \te...
这是利用我们在第一步中学到的结果。然后我们尝试进行了许多实验,可以看到这种方法显著提高了视觉语言模型(VLM)在一些非常具有挑战性的任务中的性能。我认为这还是一项正在进行的工作,例如我刚才提到的创造性工作。 2 在解空间中寻找智能 初创公司 Wec...
97KDwwE5aVCvselYIiJSgzSMbMagu15iwq2daVLfk45L7iPz1XYkz5hoOppUIpVUqVZ7cooI8fPAYrFA/j4oL4F6kaZjiYhIDdQtJphf7z6H0rhLqO84QNKc4SS/dgmZe7abjiaVQCVVqo3D4WTb/nyahhy6/3T/por3gU3MhRIRkRrNzc2dTtf/m7zhC1jm04OkvLm4jevCkh/ewqmJVTWaSqpUm/TcIgpLy2kafKikhreHoVOg5QCzwUREpMYLjWhG+4d+YVm39yjG...
RL-VLM-F: Reinforcement Learning from Vision Language Foundation Model Feedback [paper] RoboCLIP: One Demonstration is Enough to Learn Robot Policies [paper] Robot Fine-Tuning Made Easy: Pre-Training Rewards and Policies for Autonomous Real-World Reinforcement Learning [paper] Towards A Unified Agen...
EmbeddedLLM(@giffmana):大型多模态模型迎来了重要的一个月!Qwen2-VL、Pixtral已经发布,Llama 3-V也即将推出。LMMs正处于舞台中央!🌟 🔥 vLLM:您的LMMs最终推理引擎! ✅ 现在支持:BLIP-2、Chameleon、Fuyu、InternVL2、LLaVA家族、MiniCPM-V、PaliGemma、Phi-Vision、Qwen-VL、Qwen2-VL、Ultravox、Pixtral...
fpage 2025-03-08 18:11:12 积分:1 git-report 2025-03-08 18:10:39 积分:1 VLM_car 2025-03-08 18:01:17 积分:1 TalkingBird 2025-03-08 17:55:15 积分:1 MQTT控制报文学习 2025-03-08 17:54:29 积分:1 ceshi 2025-03-08 17:47:01 积分:1 puerts 2025-03-08 17...
图1 :基于 VLM 的图像提示对齐奖励函数示意图。 可以看到,这种文本图像对齐 (text-to-image alignment) 的优化需要额外的两个预训练模型 LLaVA 和 BERTScore,这使得优化结果严重依赖于 LLaVA 和 BERTScore 的质量。有时候甚至存在 reward hacking 的现象,导致模型性能变得更差。 所谓reward hacking ,是指某些情况...