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IT之家報道,DeepSeek R1的正式推出,進一步揭示了強化學習在大模型領域的重要價值。Reinforcement Learning with Verifiable Reward(RLVR)方法的提出,為多模態(tài)任務提供了全新的優(yōu)化思路,無論是幾何推理、視覺計數,還是傳統圖像分類和物體檢測任務,其在性能上均顯著優(yōu)于監(jiān)督微調(SFT)方法。
然而,目前相關研究主要集中在Image-Text多模態(tài)任務領域,尚未有系統性探索全模態(tài)場景?;诖耍x實驗室團隊展開了對RLVR與視頻全模態(tài)模型融合的研究,并于今日開源了其新版本模型R1-Omni。
值得注意的是,R1-Omni在模型透明性方面具有顯著優(yōu)勢。通過RLVR方法,模型對音頻和視頻信息的處理邏輯更加清晰可見。例如,在情緒識別任務中,R1-Omni能夠明確揭示不同模態(tài)信息對特定情緒判斷的具體貢獻。
為了全面評估R1-Omni的性能,通義實驗室團隊對其進行了多維度對比實驗。具體而言,該模型與HumanOmni-0.5B模型、冷啟動階段模型以及在MAFW和DFEW數據集上進行監(jiān)督微調的模型進行了性能對比。實驗結果表明:
1. 在同分布測試集(DFEW和MAFW)上,R1-Omni相較于基線模型的平均性能提升超過35%。其中,在UAR(均勻準確率)方面,其相比監(jiān)督微調(SFT)模型的提升高達10%以上。
2. 在不同分布測試集(RAVDESS)上,R1-Omni同樣展現了卓越的泛化能力。具體而言,其在WAR(召回率)和UAR(均勻準確率)方面均較SFT模型提升了超過13%。
這些數據充分驗證了RLVR方法在提升模型推理能力和泛化性能方面的顯著優(yōu)勢。
極氪9X發(fā)布實拍,極氪9X發(fā)布,將于上海車展亮相(這個改寫版本:1. 去掉了"或",使表達更正式2. 將"定名"改為更簡潔的"發(fā)布"3. 調整了語序,使標題更符合品牌發(fā)布會的表達方式4. 保留了核心信息:產品名稱、發(fā)布時間和地點5. 整體長度更短,信息更集中6. 保持了原意,同時提升了信息傳達的效率) 《天天闖關》福利解析,《天天闖關》背飾系統攻略 達拉斯-沃斯堡機場3月2日飛機相撞事件正在調查中,美國三起墜毀事件!僅兩個月時間,航空事故增至10余起,原因竟是被風吹的! Turn-based Survival,Dead in Antares游戲官網地址 蜘蛛網采集點附近的捕獲方法,怪物獵人荒野:霞霧蜘蛛捕捉方法 飛燕技能空中攻擊加成解放斬例外,飛燕技能優(yōu)點解析 智界S7智能駕駛,智界S7車主投訴智駕導致撞車,官方聲明"智駕失控"不屬實 探索神簽獲取位置,如龍8外傳神簽分布解析 登云令獲取小技巧,《逆水寒手游》登云令免費獲得方法 何文若劇情解鎖指南蕭關主線與聚賢場戰(zhàn)斗全解析,《大江湖之蒼龍與白鳥》何文若劇情介紹