R1-V: Недорогое обучение с подкреплением для обобщения возможностей визуальных языковых моделей

Общее введение

R1-V - это проект с открытым исходным кодом, целью которого является достижение прорыва в визуальном моделировании языка (VLM) с помощью недорогого обучения с подкреплением (RL). Проект использует проверяемый механизм вознаграждения, чтобы мотивировать ВЛМ к обучению общим способностям счета. Удивительно, но модель R1-V на 2B превосходит модель на 72B всего после 100 шагов обучения, а стоимость обучения составляет менее 3 долларов. Весь процесс обучения занял всего 30 минут на 8 графических процессорах A100 при общей стоимости 2,62 доллара. Проект R1-V полностью открыт, и пользователи могут исследовать неограниченный потенциал ИИ, экспериментируя и разрабатывая модели R1-V, получая доступ и внося свой код через платформу GitHub.

Список функций

• визуальная модель языка: Объединение изображений и текстовых данных для обработки и анализа.
• Интенсивное обучение: Повышение обобщенности моделей с помощью проверяемых механизмов вознаграждения.
• Недорогое обучение: Эффективное обучение в короткие сроки и по низкой цене.
• глубокое обучение: Поддержка сложных задач глубокого обучения и повышение точности и эффективности моделей.
• обработка естественного языка (NLP)Обработка и понимание естественно-языковых текстов с многоязыковой поддержкой.
• компьютерное зрение: Анализирует и понимает содержание изображений и поддерживает такие задачи, как классификация изображений и обнаружение целей.
• открытый исходный код: Полный открытый исходный код доступен для легкой загрузки, модификации и участия.
• Поддержка общества: Активное сообщество разработчиков, предоставляющее техническую поддержку и платформу для общения.

Использование помощи

Процесс установки

1. склад клонов: Выполните следующую команду в терминале, чтобы клонировать репозиторий проекта:

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

2. Установка зависимостей: Перейдите в каталог проекта и установите необходимые зависимости:

   cd R1-V
pip install -r requirements.txt

3. Конфигурационная среда: Настройте переменные окружения и пути в соответствии с требованиями проекта.

Использование

1. Модели для погрузки: Загрузите модель R1-V в код:

   from r1v import R1VModel
model = R1VModel()

2. Обработка изображений и текста: Использование моделей для обработки изображений и текстовых данных:

   image_path = 'path/to/image.jpg'
text = '描述图像的文本'
result = model.process(image_path, text)
print(result)

3. Модели обучения: Обучите модель так, как это необходимо для решения конкретной задачи:

   model.train(data_loader)

Подробный порядок работы функций

1. классификация изображений: Загрузите изображение и используйте модель для классификации:

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

2. обнаружение цели: Обнаружение целей с помощью моделей:

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

3. Генерация текста: Создание описательного текста на основе изображений:

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