1. 真·理解图片:传统AI像背答案的好学生,而VLM-R1培养的是会举一反三的学霸。经过特殊训练后,面对完全陌生的图片类型,它的表现反而越来越好 2. 稳如泰山:面对200多种干扰(比如模糊、遮挡、奇葩角度),处理质量始终保持在90%以上 3. 学习速度快:用上独门秘籍"梯度手术",训练速度提升3倍,普通显卡也能跑起来 ...
周末的开源圈,因为一个全新的开源项目 ——VLM-R1 又又炸锅了,自 DeepSeek-R1 开源以来,所有技术社区都沸腾了,激发了很多团队的灵感。 这个团队 以 Qwen2.5-VL 作为基座模型,使用 DeepSeek-R1 的训练方法,将…
【[62星]groundlight/r1_vlm:轻松训练视觉语言模型(VLM)的高效工具包。亮点:1. 提供基于GRPO的高效训练方法;2. 在解码任务上达到96%的准确率;3. 支持多种任务,包括信息解码和数字识别】 'groundlight/r1_vlm: This package makes it easy to train a VLM with GRPO.' GitHub: github.com/groundlight/r1...
在奖励系统的设计上,VLM-R1 引入了两种奖励机制:格式奖励和准确率奖励 。前者确保模型输出符合指定格式,后者则衡量模型预测结果与真实标注的一致性。训练层面,VLM-R1 支持经典的 GRPO 算法,并兼容多种高效训练方式,如 LoRA 微调和视觉模块冻结等,满足不同场景下的需求。 与传统监督微调(SFT)方法相比,VLM-R1 在...
作为观察者,VLM-R1的出现意味着更多的可能性: 方法的普适性:它证明了R1方法在不同领域的通用性; 新思路的引入:为多模态模型的训练提供了创新的视角; 引领新潮流:可能开启视觉语言模型训练的新风向。 最令人欣喜的是,这一优秀的项目完全开源!项目链接:VLM-R1。对视觉语言模型感兴趣的朋友们,千万不要错过,或许下...
作为观察者,VLM-R1的出现意味着更多的可能性: 方法的普适性:它证明了R1方法在不同领域的通用性; 新思路的引入:为多模态模型的训练提供了创新的视角; 引领新潮流:可能开启视觉语言模型训练的新风向。 最令人欣喜的是,这一优秀的项目完全开源!项目链接:VLM-R1。对视觉语言模型感兴趣的朋友们,千万不要错过,或许下...