背景
R1-Vは、強化学習の報酬メカニズムと革新的なアーキテクチャ設計により、3ドルのコストで30分以内に72Bのモデルを2Bのパラメトリックモデルで上回るという画期的な成果を達成した。
コアソリューション
- ハードウェア構成A100GPUを8台使用してトレーニング環境を構築し、並列計算能力をフルに活用しています。
- トレーニングの最適化::
- 検証可能な報酬メカニズムを用いた強化学習によるモデルの偏りの自動修正
- 主要な特徴認識スキルのトレーニングを優先するカリキュラム学習戦略を実施する。
- ベースレイヤーのパラメータを凍結し、トップレイヤーのネットワーク構造のみを微調整する。
- コスト管理::
- トレーニングのステップ数を100以下に制限する。
- 混合精度トレーニングでビデオメモリ使用量を削減
- 早期停止メカニズムによるオーバーフィッティングの防止
手続き
- GitHubリポジトリのクローンと依存関係のインストール
- 1GB以下の注釈付きデータセットを用意する（COCOまたはFlickr 30k推奨）
- config.yamlのbatch_size=32とmax_steps=100パラメータを修正する。
- 分散トレーニングスクリプト torchrun -nproc_per_node=8 train.py を起動します。
- 10ステップごとに評価指標を検証し、期待値が満たされたらすぐにやめる
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で視覚言語モデルの学習を低コストで効率的に行うには？
