Deep Agent prezentuje R1-V: Efektywne wzmacnianie uogólniania w modelach wizualno-językowych, przewyższające większe modele

Nowa metoda uczenia maszynowego poprawia zdolność modeli VLM do generalizacji

Modele językowo-wizualne (VLM) odgrywają kluczową rolę w dziedzinach takich jak systemy autonomiczne, analiza obrazów medycznych czy zadania wymagające wizualnego rozumowania. Jednak ich skuteczność jest ograniczona przez zjawisko nadmiernego dopasowania (overfitting), które sprawia, że świetnie radzą sobie z danymi treningowymi, ale mają trudności z generalizacją do nowych, nieznanych sytuacji. Wiele dotychczasowych podejść, takich jak nadzorowane dostrajanie (CoT-SFT), prowadzi do problemów z uogólnianiem wiedzy, a powszechne przekonanie, że zwiększenie rozmiaru modelu poprawia jego wydajność, nie zawsze znajduje potwierdzenie w praktyce. W związku z tym pojawia się potrzeba opracowania nowego podejścia do treningu, które jednocześnie zwiększy zdolność modeli do generalizacji, zmniejszy ryzyko nadmiernego dopasowania oraz ograniczy koszty obliczeniowe.

Nowa metoda R1-V jako rozwiązanie problemu

Aby sprostać tym wyzwaniom, zespół badawczy Deep Agent opracował nowatorskie podejście o nazwie R1-V. Jest to metoda oparta na uczeniu ze wzmocnieniem, która poprawia zdolność modeli językowo-wizualnych do generalizacji, jednocześnie minimalizując koszty obliczeniowe. R1-V wykorzystuje technikę Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR), która przewyższa tradycyjne podejścia CoT-SFT pod względem skuteczności i odporności na dane spoza zbioru treningowego (OOD – Out-of-Distribution).

Głównym celem R1-V jest nauczenie modeli VLM umiejętności, które nie ograniczają się do zapamiętywania przykładów treningowych, ale rozwijają zdolność do uogólniania wiedzy. Szczególny nacisk położono na zdolność do liczenia obiektów na obrazach, co jest kluczowe w wielu zastosowaniach sztucznej inteligencji, takich jak rozpoznawanie obrazów, systemy autonomiczne czy wizualne rozumowanie.

Efektywność treningu i wyniki

Jednym z najważniejszych aspektów R1-V jest jego wysoka efektywność treningowa. Pomimo stosunkowo niewielkiego rozmiaru – model wykorzystuje jedynie 2 miliardy parametrów – przewyższa znacznie większy model liczący aż 72 miliardy parametrów w testach na danych spoza zbioru treningowego. To udowadnia, że rozmiar modelu nie zawsze jest kluczowym czynnikiem determinującym jego skuteczność. Zamiast tego, odpowiednie metody treningowe i strategie uczenia ze wzmocnieniem mogą znacząco poprawić zdolność modeli do generalizacji.

Trening R1-V trwał zaledwie 30 minut na ośmiu jednostkach GPU A100, a całkowity koszt obliczeniowy wyniósł jedynie 10,50 zł. Tak niska cena czyni tę metodę niezwykle atrakcyjną dla badaczy i programistów, którzy chcą osiągać wysoką wydajność bez konieczności korzystania z drogich zasobów obliczeniowych.

Model R1-V został wytrenowany na starannie dobranych zestawach danych, takich jak CLEVR-70k oraz R1-Distilled Visual Reasoning datasets. Te zestawy danych zostały zaprojektowane w taki sposób, aby promować rozwój zdolności logicznego rozumowania i analizy relacji wizualnych, zamiast jedynie uczyć model rozpoznawania wzorców na podstawie wcześniej widzianych danych.

Wpływ na przyszłość modeli językowo-wizualnych

Rozwój R1-V to krok milowy w badaniach nad sztuczną inteligencją, który pokazuje, że otwarte podejście do badań może prowadzić do przełomowych odkryć. Udostępnienie kodu źródłowego, wag modelu, zbiorów danych oraz skryptów treningowych społeczności badawczej pozwala na dalsze udoskonalanie metod modelowania językowo-wizualnego.

Podejście oparte na uczeniu ze wzmocnieniem pozwala modelowi efektywnie uczyć się wzorców i struktur w danych, co prowadzi do wysokiej wydajności przy minimalnym koszcie obliczeniowym. Podważa to powszechne przekonanie, że osiągnięcie najwyższej jakości wyników w AI wymaga ogromnych zbiorów danych i długotrwałego treningu. Zamiast tego, nowoczesne i zoptymalizowane metody treningowe mogą znacząco zmniejszyć zapotrzebowanie na moc obliczeniową, jednocześnie zachowując lub nawet przewyższając rezultaty osiągane przez tradycyjne podejścia.

Rozwój technologii takich jak R1-V otwiera nowe możliwości dla przyszłości modeli językowo-wizualnych. Dzięki efektywnemu wykorzystaniu zasobów oraz zdolności do lepszego uogólniania wiedzy, AI może stać się jeszcze bardziej przystępna i efektywna w zastosowaniach praktycznych.