新世代のマルチモーダルAIの傑作として、R1-Vは視覚処理と言語処理の深いシナジーを実現している。そのアーキテクチャにはデュアルストリームエンコーダーが含まれ、視覚ブランチは224×224解像度の画像を処理するために改良されたViT構造を使用し、言語ブランチは動的な単語埋め込み技術を使用し、両者とも注意メカニズムを介してマルチレベルの特徴フュージョンを実行する。
具体的な機能実装としては、画像記述生成タスクでは、図中のオブジェクトとその空間的関係を正確に識別することができ、視覚的Q&Aシナリオでは、画像コンテンツを組み合わせて論理的推論を行うことができ、クロスモーダル検索タスクでは、テキストと画像のマッチング精度がSOTAレベルに達している。テストによると、R1-VのBLEU-4スコアは、COCO CaptionデータセットのCLIPより12ポイント高い。
プロジェクトが提供するAPIは、エンド・ツー・エンドのバイモーダル処理をサポートしており、開発者は、画像分類、ターゲット検出、視覚クイズ、グラフィックマッチングなどの複雑な機能を、わずか3行のコードで実装することができる。特に注目すべきは、モデルに組み込まれた強化学習モジュールが、視覚的特徴と言語的概念の対応を継続的に最適化することである。これは、従来の静的モデルでは達成できなかった動的な進化能力である。
この答えは記事から得たものである。R1-V: 視覚言語モデルの汎化能力のための低コスト強化学習について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " R1-Vは視覚処理と言語理解のバイモーダルな能力を完璧に組み合わせている
