VLM-R1 強化學習增強的大型視覺語言模型聯(lián)合創(chuàng)作 · 2025-02-20 14:54VLM-R1 是用强化学习提升视觉理解的大型视觉语言模型。特性 在视觉指代表达理解任务中，R1模型在域外数据上表现稳定，优于SFT模型 使用Qwen2.5-VL进行训练，性能卓越 提供完整的训练和评估流程，易于复现效果评估瀏覽 7點贊 評論 收藏 分享 手機掃一掃分享分享 舉報 評論圖片表情視頻評價全部評論推薦 VLM-R1 強化學習增強的大型視覺語言模型VLM-R1是用强化学习提升视觉理࢞基于視覺模型強化學習的通用機器人小白學視覺0視覺-語言（VL）智能：任務、表征學習和大型模型新機器視覺0MPT-30B大型語言模型MPT-30B 是 Mosaic Pretrained Transformer (MPT) 模型系列MPT-30B大型語言模型MPT-30B是MosaicPretrainedTransformer(MPT)模型系列的一部分，它使用了一個為高效訓練和推理而優(yōu)化的transformer架構，并在1Ttokens的英文文本和代碼上TRL使用強化學習來訓練語言模型TRL (Transformer Reinforcement Learning) 是 HuggingTRL使用強化學習來訓練語言模型TRL(TransformerReinforcementLearning)是HuggingFace推出的一個具有強化學習功能的全棧Transformer語言模型。TRL是一個完整的堆棧庫，Huggin強化學習與視覺語言模型之間的碰撞，UC伯克利提出語言獎勵調(diào)節(jié)LAMP框架大數(shù)據(jù)文摘0Qwen2.5-Coder 大型語言模型系列Qwen2.5-Coder 大型語言模型系列0GPT-2基于 transformer?的大型語言模型GPT-2是一種基于transformer?的大型語言模型，具有15億個參數(shù)，在800萬網(wǎng)頁數(shù)據(jù)集上進行訓練。它是論文《語言模型是無人監(jiān)督的多任務學習者》（LanguageModelsareUnsup點贊 評論 收藏 分享 手機掃一掃分享分享 舉報
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