論文の概要: R1-Onevision: Advancing Generalized Multimodal Reasoning through Cross-Modal Formalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.10615v1
• Date: Thu, 13 Mar 2025 17:56:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-14 21:36:22.811849
• Title: R1-Onevision: Advancing Generalized Multimodal Reasoning through Cross-Modal Formalization
• Title（参考訳）: R1-Onevision: クロスモーダル形式化による一般化マルチモーダル推論の促進
• Authors: Yi Yang, Xiaoxuan He, Hongkun Pan, Xiyan Jiang, Yan Deng, Xingtao Yang, Haoyu Lu, Dacheng Yin, Fengyun Rao, Minfeng Zhu, Bo Zhang, Wei Chen,
• Abstract要約: 視覚知覚と深い推論のギャップを埋めるために設計されたマルチモーダル推論モデルであるR1-Onevisionを紹介する。 我々はR1-Onevisionデータセットを構築し、多様なドメインにまたがる詳細かつステップバイステップのマルチモーダル推論アノテーションを提供する。 先進的推論を育成するために,教師付き微調整と強化学習によりR1-Onevisionモデルをさらに発展させる。 実験結果から,R1-OnevisionはGPT-4oやQwen2.5-VLなど,最先端のモデルよりも優れた性能が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.757458496178437
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models have demonstrated remarkable reasoning capability in complex textual tasks. However, multimodal reasoning, which requires integrating visual and textual information, remains a significant challenge. Existing visual-language models often struggle to effectively analyze and reason visual content, resulting in suboptimal performance on complex reasoning tasks. Moreover, the absence of comprehensive benchmarks hinders the accurate assessment of multimodal reasoning capabilities. In this paper, we introduce R1-Onevision, a multimodal reasoning model designed to bridge the gap between visual perception and deep reasoning. To achieve this, we propose a cross-modal reasoning pipeline that transforms images into formal textural representations, enabling precise language-based reasoning. Leveraging this pipeline, we construct the R1-Onevision dataset which provides detailed, step-by-step multimodal reasoning annotations across diverse domains. We further develop the R1-Onevision model through supervised fine-tuning and reinforcement learning to cultivate advanced reasoning and robust generalization abilities. To comprehensively evaluate multimodal reasoning performance across different grades, we introduce R1-Onevision-Bench, a benchmark aligned with human educational stages, covering exams from junior high school to university and beyond. Experimental results show that R1-Onevision achieves state-of-the-art performance, outperforming models such as GPT-4o and Qwen2.5-VL on multiple challenging multimodal reasoning benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは複雑なテキストタスクにおいて顕著な推論能力を示した。 しかし、視覚情報とテキスト情報の統合を必要とするマルチモーダル推論は依然として重要な課題である。 既存のビジュアル言語モデルは、しばしば視覚的コンテンツを効果的に分析し、推論するのに苦労し、複雑な推論タスクにおいて最適なパフォーマンスをもたらす。 さらに、包括的なベンチマークがないことは、マルチモーダル推論能力の正確な評価を妨げる。 本稿では,視覚知覚と深い推論のギャップを埋めるために設計されたマルチモーダル推論モデルであるR1-Onevisionを紹介する。 これを実現するために,画像を形式的なテクスチャ表現に変換するクロスモーダル推論パイプラインを提案する。 このパイプラインを活用することで、R1-Onevisionデータセットを構築し、さまざまなドメインにまたがる詳細な、ステップバイステップのマルチモーダル推論アノテーションを提供します。 我々は、高度な推論と堅牢な一般化能力を育成するために、教師付き微調整と強化学習を通じてR1-Onevisionモデルをさらに発展させる。 R1-Onevision-Benchは,中学校から大学までの試験を対象とする,人間の教育段階に沿ったベンチマークである。 R1-OnevisionはGPT-4oやQwen2.5-VLなど,複数の挑戦的マルチモーダル推論ベンチマークにおいて高い性能を示す。

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