等到了!VLM-R1完整细节首度公开:RL的一小步,视觉语言模型推理的一大步
VLM-R1 是一个专注于视觉感知任务的强化学习模型,它通过引入格式奖励和准确率奖励机制,在Referring Expression Compression和Open-Vocabulary Object Detection两个任务上取得了显著优势。论文详细解释了其技术细节,并展示了在大规模模型中的泛化能力和潜力。
VLM-R1 是一个专注于视觉感知任务的强化学习模型,它通过引入格式奖励和准确率奖励机制,在Referring Expression Compression和Open-Vocabulary Object Detection两个任务上取得了显著优势。论文详细解释了其技术细节,并展示了在大规模模型中的泛化能力和潜力。
腾讯开源了一个只有3.78B参数的多模态模型VLR1-3B,对比同级别模型表现优异。它在数学、物理和视觉场景中均表现出色,并能提供推理能力。
在本文中,作者解释了CUDA中矩阵行优先格式的含义,并通过分析2D和3D数组的索引来阐明其在CUDA kernel中的应用。文章还详细介绍了如何将矩阵相乘操作分解为多个线程块进行处理。
MLNLP是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区。旨在促进学术界、产业界和爱好者的交流合作。近期提出DEER技术来解决大型语言模型冗长推理的问题,通过监测思考转折词和置信度评估实现。