オープンソースプロジェクトとして、MM-EUREKAは透明性において新たな基準を設定しています。このプロジェクトでは、モデルの重みをオープンソース化するだけでなく、トレーニングコード、検証スクリプト、データ処理ツールチェーンも完全に公開しています。この包括的なオープンソース戦略は、学術研究に大きな価値をもたらします。
技術的な実装としては、データ処理モジュール(mm_eureka.dataset)、モデルアーキテクチャ(mm_eureka.model)、トレーニングエンジン(mm_eureka.trainer)をコアコンポーネントとするモジュール設計を採用している。研究者は、config.yamlを使用してハイパーパラメータを自由に調整し、train.pyスクリプトを使用してモデルを微調整することができます。
また、環境設定（Python 3.8+とCUDA 11.7が必要）、依存関係のインストール（pip install -e .[vllm]）からデータの準備まで明確に説明されている。このオープン性により、MM-EUREKAはマルチモーダル研究分野における信頼性の高いベースラインシステムとなっている。
この答えは記事から得たものである。MM-EUREKA：視覚的推論を探求するマルチモーダル強化学習ツールについて
