RL4VLM

Ajustement d'un grand modèle visuel-linguistique par apprentissage par renforcement pour en faire un agent décisionnel.

Produit OrdinaireProgrammationApprentissage par renforcementModèle visuel-linguistique

RL4VLM est un projet open source visant à affiner un grand modèle visuel-linguistique par apprentissage par renforcement, afin d'en faire un agent intelligent capable de prendre des décisions. Ce projet a été développé conjointement par Yuexiang Zhai, Hao Bai, Zipeng Lin, Jiayi Pan, Shengbang Tong, Alane Suhr, Saining Xie, Yann LeCun, Yi Ma et Sergey Levine. Il est basé sur le modèle LLaVA et utilise l'algorithme PPO pour l'apprentissage par renforcement. Le projet RL4VLM fournit une structure de bibliothèque de code détaillée, un guide de démarrage, des informations de licence et des instructions sur la manière de citer cette recherche.

Fournit un modèle LLaVA modifié.
Environnement GymCards original.
Bibliothèque de code RL4VLM pour les environnements GymCards et ALFWorld.
Processus d'entraînement détaillé
y compris la préparation du point de contrôle SFT et l'exécution du RL à partir de ce point de contrôle.
Deux environnements conda différents sont fournis pour répondre aux besoins de différents paquets pour GymCards et ALFWorld.
Guide détaillé et scripts modèles pour l'exécution de l'algorithme.
Souligne l'importance de l'utilisation d'un point de contrôle spécifique comme point de départ et offre la flexibilité d'utiliser différents modèles initiaux.

Le public cible principal est constitué de chercheurs et de développeurs dans les domaines de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle qui ont besoin d'utiliser des modèles visuels-linguistiques pour la prise de décision et la recherche en apprentissage par renforcement.

Les chercheurs utilisent RL4VLM pour affiner le modèle afin d'améliorer les capacités de prise de décision dans les tâches de traitement du langage naturel.
Les développeurs utilisent la bibliothèque de code et l'environnement fournis par ce projet pour entraîner des modèles visuels-linguistiques personnalisés.
Les établissements d'enseignement utilisent RL4VLM comme cas d'étude pour montrer aux étudiants comment améliorer les performances du modèle grâce à l'apprentissage par renforcement.

Tout d'abord
accédez à la page GitHub de RL4VLM pour obtenir les informations sur le projet et la bibliothèque de code.
Préparez le point de contrôle SFT requis en suivant le guide de démarrage.
Téléchargez et configurez l'environnement conda requis pour GymCards ou ALFWorld.
Exécutez le processus d'ajustement fin de LLaVA en suivant les instructions

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NotaGen — NotaGen est un modèle de génération de musique symbolique, entraîné selon le paradigme des grands modèles de langage, axé sur la génération de partitions classiques de haute qualité.

SWE-RL — Amélioration des capacités de raisonnement des grands modèles de langage dans l'évolution des logiciels open source grâce à l'apprentissage par renforcement

MLGym — MLGym est un nouveau framework et une nouvelle référence pour faire progresser les agents de recherche en IA.

VLM-R1 — VLM-R1 est un modèle linguistique visuel renforcé stable et polyvalent, axé sur les tâches de compréhension visuelle.

NovaSky — NovaSky est une plateforme technologique d'intelligence artificielle axée sur la génération de code et l'optimisation des modèles d'inférence.

AlphaMaze — AlphaMaze est un modèle de langage décodeur axé sur les tâches de raisonnement visuel, conçu pour pallier les lacunes des modèles linguistiques traditionnels dans ce domaine.

HOMIEtele — HOMIE est un nouveau système de téléopération de robots humanoïdes intégrant un système de capture de mouvement corporel et un cadre d'apprentissage par renforcement, permettant d'exécuter des tâches de marche et de manipulation avec précision.

DeepScaleR-1.5B-Preview — Un grand modèle linguistique optimisé par apprentissage par renforcement, axé sur l'amélioration de la résolution de problèmes mathématiques.

Projet DeepSeek — Un projet multifonctionnel intégrant l'API DeepSeek, incluant un chatbot intelligent, un traitement de fichiers et le déploiement de modèles.

R1-V — Améliore la capacité de généralisation des modèles linguistiques visuels renforcés à faible coût, pour moins de 3 dollars.

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B est un modèle linguistique de grande envergure, open source, dont les performances ont été améliorées par apprentissage par renforcement.

CUA — CUA est une interface universelle capable d'interagir avec le monde numérique via une interface graphique.

Application WordPecker — Outil d'apprentissage linguistique personnalisé, combinant des cours de style Duolingo et des vocabulaires personnalisés, avec des quiz interactifs et des révisions de cours générées par LLM.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B est un modèle linguistique open source performant pour l'inférence, adapté à diverses tâches de traitement du langage naturel.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B est un modèle d'inférence open source spécialisé dans les mathématiques, le code et les tâches de raisonnement.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B est un modèle linguistique open source haute performance, adapté à la génération de texte et aux tâches d'inférence.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B est un modèle de génération de texte hautes performances, adapté à diverses tâches d'inférence et de génération.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B est un modèle linguistique open source haute performance, adapté à diverses tâches de génération de texte.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B est un grand modèle linguistique optimisé par apprentissage par renforcement, spécialisé dans le raisonnement et la conversation.

PaSa — PaSa est un agent de recherche d'articles scientifiques avancé, piloté par un grand modèle linguistique, capable de prendre des décisions autonomes et d'obtenir des résultats précis.

Kimi k1.5 — Kimi k1.5 est un modèle linguistique multimodal étendu par apprentissage par renforcement, axé sur l'amélioration des capacités de raisonnement et de logique.

DeepSeek-R1-Zero — DeepSeek-R1-Zero est un modèle d'inférence entraîné par apprentissage par renforcement à grande échelle, capable de réaliser des inférences exceptionnelles sans nécessiter d'ajustement fin supervisé.

DeepSeek-R1 — DeepSeek-R1 est un modèle d'inférence haute performance, prenant en charge plusieurs langues et tâches, adapté à la recherche et aux applications commerciales.

RLLoggingBoard — Un outil de visualisation pour l'entraînement par renforcement avec rétroaction humaine (RLHF), facilitant la compréhension et le débogage en profondeur.

Modèles linguistiques de grande taille auto-adaptatifs — Un framework de modèles linguistiques de grande taille (LLM) auto-adaptatif s'ajustant en temps réel aux tâches inconnues.

PaliGemma2-3b-pt-448 — PaliGemma 2 est un puissant modèle visuel-linguistique prenant en charge diverses tâches de traitement du langage visuel.

Eurus-2-7B-PRIME — Modèle linguistique de 7 milliards de paramètres, entraîné avec la méthode PRIME et conçu pour améliorer les capacités de raisonnement.

EurusPRM-Stage2 — EurusPRM-Stage2 est un modèle d'apprentissage par renforcement basé sur des récompenses de processus implicites, conçu pour améliorer les capacités de raisonnement des modèles génératifs.

EurusPRM-Stage1 — EurusPRM-Stage1 est un modèle d'apprentissage par renforcement basé sur des récompenses de processus implicites, conçu pour améliorer les capacités de raisonnement des modèles génératifs.