論文の概要: OThink-MR1: Stimulating multimodal generalized reasoning capabilities through dynamic reinforcement learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16081v1
• Date: Thu, 20 Mar 2025 12:22:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 15:30:52.390512
• Title: OThink-MR1: Stimulating multimodal generalized reasoning capabilities through dynamic reinforcement learning
• Title（参考訳）: OThink-MR1:動的強化学習によるマルチモーダル一般化推論能力の活性化
• Authors: Zhiyuan Liu, Yuting Zhang, Feng Liu, Changwang Zhang, Ying Sun, Jun Wang,
• Abstract要約: 我々は,強化学習をマルチモーダル言語モデルに拡張するフレームワークであるOThink-MR1を紹介する。 マルチタスク評価において,RL性能を大幅に向上させる動的Kulback-Leibler戦略を設計する。 また、RLが卓越したクロスタスクの一般化能力を示しており、1つのマルチモーダルタスク上でRLで後トレーニングされたモデルが、他のタスクに効果的に転送可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.053899071144976
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal Language Models have gained significant traction for their ability to process diverse input data types and generate coherent, contextually relevant outputs across various applications. While supervised fine-tuning (SFT) has been the predominant approach to enhance MLLM capabilities in task-specific optimization, it often falls short in fostering crucial generalized reasoning abilities. Despite the potential of reinforcement learning (RL) to address these limitations, it faces two issues: (1) its generalized capabilities in multimodal tasks remain underexplored. (2) its training constraints such as constant Kullback-Leibler or clamp strategy easily lead to suboptimal bottleneck. To adress these issues, we introduce OThink-MR1, a framework that extends RL to MLLMs, enabling them to achieve deeper understanding and reasoning across multimodal tasks. We design a dynamic Kullback-Leibler strategy that significantly enhances RL performance, surpassing SFT in same-task evaluations. Also, we are the first to reveal that RL exhibits remarkable cross-task generalization capabilities, which shows that models post-trained with RL on one multimodal task can be effectively transfered to another tasks. Finally, extensive experiments demonstrate the great reasoning ability of our proposed OThink-MR1.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル言語モデルは、多様な入力データ型を処理し、様々なアプリケーションにまたがってコヒーレントでコンテキスト的に関連する出力を生成する能力によって、大きな牽引力を得てきた。 教師付き微調整(SFT)は、タスク固有の最適化においてMLLM能力を向上するための主要なアプローチであるが、しばしば重要な一般化推論能力の育成に不足する。 これらの制約に対処する強化学習(RL)の可能性にもかかわらず、(1)マルチモーダルタスクにおける一般化能力は未解明のままである。 2) 一定のKullback-Leiblerやクランプ戦略のようなトレーニング制約は、容易に最適以下のボトルネックにつながる。 これらの問題に対処するため,MLLMにRLを拡張するフレームワークであるOThink-MR1を導入し,マルチモーダルタスク間の深い理解と推論を実現する。 マルチタスク評価において,RL性能を大幅に向上させる動的Kulback-Leibler戦略を設計する。 また、RLが卓越したクロスタスクの一般化能力を示しており、1つのマルチモーダルタスク上でRLで後トレーニングされたモデルが、他のタスクに効果的に転送可能であることを示す。 最後に,提案したOThink-MR1の大きな推論能力を示す実験を行った。

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