Como uma obra-prima da nova geração de IA multimodal, o R1-V alcança uma sinergia profunda entre o processamento visual e o linguístico. Sua arquitetura contém codificadores de fluxo duplo, com a ramificação visual usando uma estrutura ViT aprimorada para processar imagens com resolução 224×224 e a ramificação linguística usando a tecnologia de incorporação dinâmica de palavras, ambas realizando a fusão de recursos em vários níveis por meio de um mecanismo de atenção.
As implementações funcionais específicas incluem: na tarefa de geração de descrição de imagem, o modelo pode identificar com precisão os objetos e suas relações espaciais no diagrama; no cenário visual de perguntas e respostas, ele pode combinar o conteúdo da imagem para realizar o raciocínio lógico; e na tarefa de recuperação multimodal, sua precisão de correspondência texto-imagem atinge o nível SOTA. Os testes mostram que a pontuação BLEU-4 do R1-V é 12 pontos percentuais maior que a do CLIP no conjunto de dados COCO Caption.
A API fornecida pelo projeto oferece suporte ao processamento bimodal de ponta a ponta, o que permite que os desenvolvedores implementem funções complexas, como classificação de imagens, detecção de alvos, questionário visual, correspondência gráfica etc., com apenas 3 linhas de código. É particularmente notável que o módulo de aprendizado por reforço incorporado ao modelo otimizará continuamente a correspondência entre os recursos visuais e os conceitos linguísticos, que é um recurso evolutivo dinâmico que não pode ser obtido por modelos estáticos tradicionais.
Essa resposta foi extraída do artigoR1-V: Aprendizado de reforço de baixo custo para a capacidade de generalização de modelos de linguagem visualO
