Introdução ao projeto R1-V
O R1-V é um projeto de pesquisa de IA baseado em licença de código aberto que se concentra em melhorar o desempenho dos modelos de linguagem visual (VLMs) por meio de métodos inovadores de aprendizagem por reforço. Desenvolvido pela equipe do Deep-Agent, o principal recurso técnico do projeto é o uso de estruturas de aprendizagem por reforço de baixo custo para otimização rápida do modelo.
objetivo principalInclui.
- Incentivar os VLMs a aprender competências genéricas usando incentivos verificáveis
- Reduzir significativamente o custo computacional do treinamento de modelos
- Aprimoramento do desempenho de modelos de parâmetros pequenos
- Crie uma comunidade aberta de desenvolvedores que trabalhem juntos para avançar a tecnologia
A conquista mais notável do projeto é que seu modelo paramétrico 2B supera o grande modelo 72B em apenas 100 etapas de treinamento, mantendo-se extremamente econômico - todo o processo de treinamento consome apenas US$ 2,62 em recursos computacionais.
Essa resposta foi extraída do artigoR1-V: Aprendizado de reforço de baixo custo para a capacidade de generalização de modelos de linguagem visualO
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