R1-V

Melhora a capacidade de generalização de modelos de linguagem visual reforçados de baixo custo, por menos de 3 dólares.

Produto ComumProgramaçãoAprendizado por ReforçoModelos de Linguagem Visual

O R1-V é um projeto focado na capacidade de generalização de modelos de linguagem visual reforçados (VLM). Através da técnica de aprendizado por reforço com recompensas verificáveis (RLVR), ele melhora significativamente a capacidade de generalização do VLM em tarefas de contagem visual, especialmente em testes fora de distribuição (OOD). A importância desta técnica reside na otimização eficiente de modelos em larga escala com custo extremamente baixo (apenas US$ 2,62 de custo de treinamento), oferecendo novas perspectivas para a aplicação prática de modelos de linguagem visual. O projeto se baseia em melhorias nos métodos de treinamento de VLM existentes, com o objetivo de melhorar o desempenho do modelo em tarefas visuais complexas por meio de estratégias inovadoras de treinamento. A natureza de código aberto do R1-V também o torna um recurso importante para pesquisadores e desenvolvedores explorarem e aplicarem tecnologias VLM avançadas.

Utiliza a tecnologia RLVR
superando o método tradicional CoT-SFT e melhorando a capacidade de generalização do modelo.
Em apenas 100 etapas de treinamento
um modelo de 2B supera um modelo de 72B em testes OOD.
Treinamento em 8 GPUs A100 por 30 minutos
com custo reduzido a US$ 2
62.
Fornece código-fonte
modelos e conjuntos de dados completos e abertos
facilitando a pesquisa e aplicação.

Este produto é adequado para pesquisadores
desenvolvedores e empresas que precisam de treinamento e otimização eficientes de modelos de linguagem visual
especialmente aqueles que desejam alcançar melhorias no desempenho do modelo com recursos limitados. O baixo custo e a alta eficiência do R1-V o tornam a escolha ideal para explorar a capacidade de generalização de modelos de linguagem visual
permitindo que os usuários verifiquem e implantem rapidamente tecnologias VLM avançadas.

Pesquisadores podem utilizar a estrutura técnica do R1-V para explorar novas estratégias de treinamento de modelos de linguagem visual
melhorando o desempenho do modelo em tarefas visuais complexas.
Desenvolvedores podem usar o código-fonte e os modelos abertos do R1-V para criar e otimizar rapidamente seus próprios aplicativos de visão computacional
como sistemas inteligentes de reconhecimento de imagem.
Empresas podem utilizar a solução de treinamento de baixo custo do R1-V para implantar e aplicar rapidamente modelos de linguagem visual com orçamento limitado

1. Clone o repositório do projeto para sua máquina local.
2. Instale os pacotes Python necessários para o projeto.
3. Configure as variáveis de ambiente
como DEBUG_MODE e LOG_PATH.
4. Use o comando `torchrun` para iniciar o script de treinamento

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R1-V Situação do Tráfego Mais Recente

Total de Visitas Mensais

474564576

Taxa de Rejeição

36.20%

Média de Páginas por Visita

6.1

Duração Média da Visita

00:06:34

R1-V Tendência de Visitas

R1-V Distribuição Geográfica das Visitas

Best AI Websites & Tools

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R1-V Alternativas

R1-V — Melhora a capacidade de generalização de modelos de linguagem visual reforçados de baixo custo, por menos de 3 dólares.

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B é um modelo de linguagem de código aberto em larga escala, com desempenho aprimorado por meio de aprendizado por reforço.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B é um modelo de linguagem de código aberto eficiente para inferência, adequado para diversas tarefas de processamento de linguagem natural.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B é um modelo de raciocínio de código aberto, focado em tarefas de matemática, código e raciocínio.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B é um modelo de linguagem de código aberto de alto desempenho, adequado para tarefas de geração e raciocínio de texto.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B é um modelo de linguagem de código aberto de alto desempenho, adequado para diversas tarefas de geração de texto.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B é um grande modelo de linguagem otimizado por aprendizado por reforço, focado em raciocínio e capacidade de diálogo.

DeepSeek-R1-Zero — DeepSeek-R1-Zero é um modelo de raciocínio treinado com aprendizado por reforço em larga escala, capaz de alcançar excelente capacidade de raciocínio sem precisar de ajuste fino supervisionado.

modelos-de-linguagem-grandes-autoadaptativos — Uma estrutura de modelo de linguagem grande que se adapta em tempo real a tarefas desconhecidas.

PRIME-RL — O PRIME aprimora o aprendizado por reforço online por meio de recompensas implícitas, melhorando a capacidade de raciocínio de modelos de linguagem.

HuatuoGPT-o1 — Modelo de linguagem grande para raciocínio complexo na área médica

Unitree RL GYM — Plataforma de robôs Unitree para aprendizado por reforço

Tülu 3 — Framework de pós-treinamento de modelos de linguagem avançados de código aberto

Pyramid Flow — Técnica de correspondência de fluxo em pirâmide para modelagem eficiente de geração de vídeo

RL4VLM — Ajusta modelos de linguagem visual grandes por meio de aprendizado por reforço para atuar como agentes de tomada de decisão.

MuKoe — Implementação MuZero de código aberto, framework de IA distribuído

NotaGen — NotaGen é um modelo para geração de música simbólica, que adota o paradigma de treinamento de modelos de linguagem grande e se concentra na geração de partituras clássicas de alta qualidade.

Proxy Lite — Proxy Lite é um modelo de linguagem visual (VLM) de 3B parâmetros de código aberto, focado em tarefas de automação de páginas da web.

OpenManus — OpenManus é um projeto de agente inteligente de código aberto que pode ser usado sem código de convite.

NeoBase — NeoBase é um assistente de banco de dados AI de código aberto que permite que você interaja com o banco de dados usando linguagem natural.

Instella — Instella é um modelo de linguagem de código aberto de alto desempenho desenvolvido pela AMD, projetado para acelerar o desenvolvimento de modelos de linguagem de código aberto.

Scira — Scira é um mecanismo de busca minimalista impulsionado por IA que ajuda os usuários a encontrar informações na internet.

Vibe Coder — O Vibe Coder é uma extensão de código VS Code de código aberto usada para explorar a experiência de programação de IA baseada em voz.

GibberLink — Dois agentes de IA conversacionais, após confirmarem que são IAs entre si, mudam para um protocolo de nível de áudio para comunicação.

Migician — Migician é um modelo de linguagem grande multimodal focado na localização de imagens múltiplas, capaz de realizar localização precisa de imagens múltiplas de forma livre.

smallpond — Uma estrutura de processamento de dados leve baseada em DuckDB e 3FS

PhotoDoodle — PhotoDoodle é uma implementação de código que aprende edição de imagens artísticas com base em poucos dados de pares de amostras.

IndexTTS — Sistema de texto para voz (TTS) de amostra zero, eficiente e controlável em nível industrial

DeepGEMM — DeepGEMM é uma biblioteca CUDA para multiplicação de matrizes FP8 eficiente, suportando escalonamento granular e diversas técnicas de otimização.

Phi-4-mini-instruct — Phi-4-mini-instruct é um modelo de linguagem de código aberto leve, focado em dados de alta qualidade e intensivos em raciocínio.