R1-V: Aprendizado de reforço de baixo custo para a capacidade de generalização de modelos de linguagem visual

Introdução geral

O R1-V é um projeto de código aberto que visa obter avanços na modelagem de linguagem visual (VLM) por meio da aprendizagem por reforço (RL) de baixo custo. O projeto utiliza um mecanismo de recompensa verificável para motivar os VLMs a aprender habilidades genéricas de contagem. Surpreendentemente, o modelo 2B do R1-V supera o desempenho de um modelo 72B após apenas 100 etapas de treinamento, custando menos de US$ 3 para ser treinado. Todo o processo de treinamento levou apenas 30 minutos em 8 GPUs A100, com um custo total de US$ 2,62. O projeto R1-V é totalmente de código aberto, e os usuários podem explorar o potencial ilimitado da IA experimentando e desenvolvendo modelos R1-V, acessando e contribuindo com o código por meio da plataforma GitHub.

Lista de funções

• modelo de linguagem visualCombinação de dados de imagem e texto para processamento e análise.
• Aprendizado intensivoMelhoria da generalização de modelos por meio de mecanismos de recompensa verificáveis.
• Treinamento de baixo custoTreinamento eficiente em um curto período de tempo e a baixo custo.
• aprendizado profundoSuporte a tarefas complexas de aprendizagem profunda e aprimoramento da precisão e da eficiência do modelo.
• processamento de linguagem natural (NLP)Processamento e compreensão de textos em linguagem natural com suporte multilíngue.
• visão computacionalAnálise e compreensão do conteúdo da imagem: analisa e compreende o conteúdo da imagem e oferece suporte a tarefas como classificação de imagens e detecção de alvos.
• código abertoCódigo-fonte aberto completo disponível para fácil download, modificação e contribuição.
• Suporte à comunidadeComunidade de desenvolvedores ativos que oferece suporte técnico e uma plataforma de comunicação.

Usando a Ajuda

Processo de instalação

1. armazém de clonesExecute o seguinte comando em um terminal para clonar o repositório do projeto:

   git clone https://github.com/Deep-Agent/R1-V.git

2. Instalação de dependênciasInstalação de dependências: Vá para o diretório do projeto e instale as dependências necessárias:

   cd R1-V
pip install -r requirements.txt

3. Ambiente de configuraçãoConfiguração de variáveis de ambiente e caminhos de acordo com os requisitos do projeto.

Uso

1. Modelos de carregamentoCarregamento do modelo R1-V no código:

   from r1v import R1VModel
model = R1VModel()

2. Processamento de imagens e textoUso de modelos para processar dados de imagem e texto:

   image_path = 'caminho/para/imagem.jpg'
text = 'texto que descreve a imagem'
result = model.process(image_path, text)
print(result)

3. Modelos de treinamentoTreinamento: Treine o modelo conforme necessário para se adequar a uma tarefa específica:

   model.train(data_loader)

Fluxo de operação detalhado da função

1. classificação de imagensCarregamento da imagem e uso do modelo para classificação:

   do PIL import Image
image = Image.open('path/to/image.jpg')
classificação = model.classify(image)
print(classification)

2. detecção de alvosDetecção de alvos usando modelos:

   detecções = model.detect_objects(image)
for detection in detections.
print(detection)

3. Geração de textoGeração de texto descritivo com base em imagens:

   description = model.generate_text(image)
print(description)