R1-V项目介绍
R1-V是一个基于开源许可的AI研究项目,专注于通过创新性的强化学习方法提升视觉语言模型(VLM)的性能。该项目由Deep-Agent团队开发,核心技术特点在于使用低成本的强化学习框架来实现模型的快速优化。
主要目标包括:
- 利用可验证的奖励机制激励VLMs学习通用能力
- 显著降低模型训练的计算成本
- 提高小参数模型的性能表现
- 建立一个开放的开发者社区共同推进技术发展
项目最引人注目的成就是其2B参数模型仅需100个训练步骤就能超越72B大模型的性能,同时保持了极高的成本效益 – 整个训练过程仅消耗2.62美元的计算资源。
This answer comes from the articleR1-V: Low-Cost Reinforcement Learning for Visual Language Model Generalization CapabilitiesThe