VLM-R1引领视觉语言模型新纪元 多模态AI迎来新突破 近日，VLM-R1项目的成功推出为这一领域带来了新的曙光。该项目是 DeepSeek 团队的 R1方法在视觉语言模型中的成功迁移，意味着 AI 对视觉内容的理解将进入一个全新的阶段。VLM-R1的灵感源自于去年 DeepSeek 开源的 R1方法，该方法利用了 GRPO（Generative Reward ...
在开始运行 VLM-R1 模型之前,需要配置运行环境。以下是环境搭建的步骤: conda create -n vlm-r1 python=3.10 conda activate vlm-r1 bash setup.sh 通过上述命令,创建并激活一个名为vlm-r1的 Python 环境,并运行setup.sh脚本来安装依赖。 2. 数据准备 VLM-R1 模型的训练需要准备图像数据和标注文件。以下是数据...
VLM-R1不仅仅是一项技术创新,更是对多模态AI发展方向的一次重要探索,VLM-R1为我们揭示了多模态AI的巨大潜力。
除了技术创新，VLM-R1还体现了开源精神的力量。通过开放源代码，项目团队让更多人有机会接触和使用先进的AI技术。这种做法不仅促进了技术进步，也推动了整个AI社区的发展。想想看，也许下一个重大突破就来自某个使用VLM-R1的开发者。开源的魅力就在于此：它让创新不再是少数人的专利，而是每个人都能参与的事业。加入...
这个项目的灵感来自去年 DeepSeek 开源的那个 R1 方法,靠着 GRPO(Group Relative Policy Optimization)强化学习方法,在纯文本大模型上取得了惊人的效果。 VLM-R1是将DeepSeek 的 R1 方法从纯文本领域成功迁移到了视觉语言领域,这意味着打开了对于多模态领域的想象空间!
vlm-r1原理 基于强化学习的GRPO框架。 摆脱对大量标注数据的依赖:传统的监督微调(SFT)方法需要大量高质量的标注数据来训练模型,但VLM-R1采用群组相对策略优化(GRPO)这一强化学习算法,能够让模型在复杂场景下进行自我探索学习,减少了对大规模标注数据的需求。 训练过程:在训练时,首先从当前模型参数下的分布中采样多个...
🎉 探索我们的最新发现:VLM-R1!📖 项目全称:om-ai-lab/VLM-R1🔍 GRPO(组相对策略优化)是DeepSeek R1掌握推理能力的关键。那么,它是否能让视觉语言模型(VLMs)在一般的计算机视觉任务中表现更出色呢?💯 答案是肯定的,并且它的泛化能力比监督微调(SFT)更强!📊...
今天要给大家安利一个全新的开源项目 ——VLM-R1!它将 DeepSeek 的 R1 方法从纯文本领域成功迁移到了视觉语言领域,这意味着打开了对于多模态领域的想象空间! 这个项目的灵感来自去年 DeepSeek 开源的那个 R1 方...
VLM-R1 是一款由浙江大学 Om AI Lab 开发,基于强化学习技术的视觉语言模型。该模型通过自然语言指令精确定位图像中的目标物体,如找到图中的红色杯子等。 首先,VLM-R1 的设计灵感来源于 DeepSeek R1,将强化学习方法从纯文本领域成功迁移到视觉语言领域。这意味着它不仅能够处理文本信息,还能够理解并识别图片中的内容...
cd src/open-r1-multimodal torchrun --nproc_per_node="8" \ --nnodes="1" \ --node_rank="0" \ --master_addr="127.0.0.1" \ --master_port="12346" \ src/open_r1/grpo_rec.py \ --deepspeed local_scripts/zero3.json \ --output_dir output/$RUN_NAME \ --model_name_or_path ...