算法论文8
R1 - Reward提升多模态奖励模型性能
量子位
AI 摘要
中科院、清华等团队提出R1 - Reward模型,用StableReinforce算法优化。它重新定义问题、构建数据集、采用渐进式训练策略,在多模态奖励模型测评基准上超SOTA,推理性能还可提升。
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突破多模态奖励瓶颈!中科院清华快手联合提出R1-Reward,用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型(MRMs)对提升多模态大语言模型表现至关重要,强化学习理论上可引入长期推理能力,但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型,在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。

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