R1-Onevision 的技术架构选用了开源的 LLama-Factory 框架作为训练基础，这一设计决策使其具备了全模型监督微调（Supervised Fine-Tuning，SFT）能力。LLama-Factory 是一个专门针对大规模语言模型开发的训练框架，它以模块化设计著称，支持从模型结构到训练策略的全面定制。
在实际应用中，研究人员可以通过该框架对 R1-Onevision 进行领域适应性的微调，比如针对特定行业的图像理解任务或特定学科的数学推理需求。项目文档详细介绍了微调流程，包括数据准备、训练参数设置等技术细节。值得注意的是，这种开源的训练方式不仅降低了技术门槛，还提升了模型的可复现性，有利于学术界的共同进步。
与传统的黑盒式模型训练相比，采用 LLama-Factory 框架的 R1-Onevision 在训练效率和资源利用率方面具有明显优势。开发者可以根据硬件条件灵活调整训练规模，这在 GPU 资源受限的情况下显得尤为重要。
本答案来源于文章《R1-Onevision：支持多模态推理的开源视觉语言模型》
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