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强化微调增强多模态大语言模型的推理能力
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由 
Haoyuan Sun 提交
Haoyuan Sun 提交作者: Haoyuan Sun, Jiaqi Wu, Bo Xia, 
Yifu Luo, Yifei Zhao, Kai Qin, Xufei Lv, Tiantian Zhang, Yongzhe Chang, Xueqian Wang
Haoyuan Sun, Jiaqi Wu, Bo Xia, Yifu Luo, Yifei Zhao, Kai Qin, Xufei Lv, Tiantian Zhang, Yongzhe Chang, Xueqian Wang摘要
在2025年，正值追求通用人工智能（AGI）的关键时刻，强化微调（RFT）在增强大型语言模型（LLM）推理能力方面展现出巨大潜力，并催生了OpenAI-o1和DeepSeek-R1等前沿AI模型。此外，RFT在增强多模态大型语言模型（MLLM）推理能力方面的有效应用引起了社区的广泛关注。在这篇立场论文中，我们认为强化微调赋能了多模态大型语言模型的推理能力。首先，我们为对该领域感兴趣的研究人员详细介绍了应该熟悉的基础背景知识。其次，我们一丝不苟地将RFT在增强MLLM推理能力方面的改进总结为五个关键点：多样化的模态、多样的任务和领域、更好的训练算法、丰富的基准和蓬勃发展的工程框架。最后，我们提出了社区可能考虑的五个有前景的未来研究方向。我们希望这篇立场论文能在AGI发展的关键阶段为社区提供有价值的见解。关于RFT在MLLM方面工作的总结可在https://github.com/Sun-Haoyuan23/Awesome-RL-based-Reasoning-MLLMs查阅。
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Haoyuan Sun论文作者
论文提交者
我们希望这篇立场论文能在通用人工智能（AGI）发展的这一关键阶段为社区提供有价值的见解。项目页面位于 https://github.com/Sun-Haoyuan23/Awesome-RL-based-Reasoning-MLLMs
站在2025年这个追求通用人工智能（AGI）的关键节点上，强化微调（RFT）在增强大型语言模型（LLMs）的推理能力方面展现出了巨大潜力，并催生了诸如OpenAI-o1和DeepSeek-R1等前沿AI模型的诞生。此外，将RFT有效应用于增强多模态大型语言模型（MLLMs）的推理能力，也引起了社区的广泛关注。在这篇立场论文中，我们认为强化微调能够赋能多模态大型语言模型的推理能力。首先，我们为对该领域感兴趣的研究人员详细介绍了应掌握的基础背景知识。其次，我们细致地将RFT在增强MLLMs推理能力方面的改进归纳为五个关键点：多样化的模态、多样化的任务和领域、更优的训练算法、丰富的基准测试和蓬勃发展的工程框架。最后，我们为社区提出了五个有前景的未来研究方向。我们希望这篇立场论文能在AGI发展的这一关键阶段为社区提供有价值的见解。有关RFT在MLLMs上的工作总结可在 https://github.com/Sun-Haoyuan23/Awesome-RL-based-Reasoning-MLLMs 查看。