Como um projeto de código aberto, o MM-EUREKA estabelece novos padrões de transparência. O projeto não apenas abre o código-fonte dos pesos do modelo, mas também divulga totalmente o código de treinamento, os scripts de validação e a cadeia de ferramentas de processamento de dados. Essa estratégia abrangente de código-fonte aberto oferece um valor significativo para a pesquisa acadêmica.
Para a implementação técnica, o projeto adota um design modular com componentes principais, incluindo: módulo de processamento de dados (mm_eureka.dataset), arquitetura de modelo (mm_eureka.model) e mecanismo de treinamento (mm_eureka.trainer). Os pesquisadores podem ajustar livremente os hiperparâmetros por meio do config.yaml e fazer o ajuste fino do modelo usando o script train.py.
O projeto também fornece um guia de reprodução detalhado, que vai desde a configuração do ambiente (Python 3.8+ e CUDA 11.7 necessários), instalação de dependências (pip install -e . [vllm]) até a preparação dos dados são claramente explicados. Essa abertura torna o MM-EUREKA um sistema de linha de base confiável no campo da pesquisa multimodal.
Essa resposta foi extraída do artigoMM-EUREKA: uma ferramenta de aprendizagem por reforço multimodal para explorar o raciocínio visualO
