論文の概要: Diving into Self-Evolving Training for Multimodal Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17451v3
• Date: Fri, 06 Jun 2025 10:36:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 17:28:42.765091
• Title: Diving into Self-Evolving Training for Multimodal Reasoning
• Title（参考訳）: マルチモーダル推論のための自己進化学習への転換
• Authors: Wei Liu, Junlong Li, Xiwen Zhang, Fan Zhou, Yu Cheng, Junxian He,
• Abstract要約: 自己進化的トレインは複雑な推論タスクの鍵となるアプローチとして登場した。 本稿では,強化学習のレンズによるマルチモーダル推論のための自己進化学習を再構成する。 M-STARは、様々なサイズと多様なベンチマークのモデル間で一貫したパフォーマンス向上を実現するフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.70979791148913
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-evolving trainin--where models iteratively learn from their own outputs--has emerged as a key approach for complex reasoning tasks, addressing the scarcity of high-quality chain-of-thought data. However, its effectiveness in multimodal reasoning, a domain more intricate than text-only reasoning, remains underexplored, and the understanding of critical factors in this training paradigm remains limited. Furthermore, a central challenge for this training method is performance saturation, which impedes further improvements and scalability. Inspired by reinforcement learning (RL), in this paper, we reframe self-evolving training for multimodal reasoning through the lens of RL, identifying three pivotal factors: Training Method, Reward Model, and Prompt Variation. Through systematic analysis, we establish relatively optimal design principles that significantly enhance multimodal reasoning capabilities. Moreover, delving deeper into training dynamics, we uncover the roots of saturation and propose a new automatic balancing mechanism to mitigate this limitation. Building on these insights, we propose M-STAR (Multimodal Self-evolving Training for Reasoning), a framework that achieves consistent performance gains across models of varying sizes and diverse benchmarks. All resources are made publicly available at https://mstar-lmm.github.io.
• Abstract（参考訳）: 自己進化的トレインモデル – モデルは自身のアウトプットから反復的に学習する — 複雑な推論タスクにおいて重要なアプローチとして現れ、高品質なチェーンオブ思考データの不足に対処した。 しかし、テキストのみの推論よりも複雑な領域であるマルチモーダル推論の有効性は未解明のままであり、この訓練パラダイムにおける重要な要素の理解は依然として限られている。 さらに、このトレーニング手法の課題はパフォーマンス飽和であり、さらなる改善とスケーラビリティを妨げる。 本稿では、強化学習(RL)にヒントを得て、RLのレンズを通して多モーダル推論のための自己進化学習を再構成し、トレーニング方法、リワードモデル、プロンプト変動の3つの重要な要因を特定した。 体系的な分析を通じて,多モーダル推論能力を大幅に向上させる,比較的最適な設計原理を確立する。 さらに、トレーニング力学を深く研究し、飽和の根源を明らかにするとともに、この制限を緩和する新しい自動バランス機構を提案する。 M-STAR(Multimodal Self-evolving Training for Reasoning)は,様々なサイズと多様なベンチマークのモデル間で一貫したパフォーマンス向上を実現するフレームワークである。 すべてのリソースはhttps://mstar-lmm.github.ioで公開されている。

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