論文の概要: Rethinking RL Scaling for Vision Language Models: A Transparent, From-Scratch Framework and Comprehensive Evaluation Scheme

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02587v2
• Date: Fri, 04 Apr 2025 01:07:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-07 11:27:43.825524
• Title: Rethinking RL Scaling for Vision Language Models: A Transparent, From-Scratch Framework and Comprehensive Evaluation Scheme
• Title（参考訳）: 視覚言語モデルのためのRLスケーリングを再考する: 透明でスクラッチなフレームワークと総合的な評価スキーム
• Authors: Yan Ma, Steffi Chern, Xuyang Shen, Yiran Zhong, Pengfei Liu,
• Abstract要約: 本研究は、視覚モデル(VLM)における強化学習(RL)のための透明でゼロスクラッチなフレームワークを導入する。 複数のモデルとデータセットにまたがって検証される、最小限の機能を備えた4ステップパイプラインを提供する。 さらに、トレーニング力学と反射行動を評価するために、標準化された評価手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.34443944082215
• License:
• Abstract: Reinforcement learning (RL) has recently shown strong potential in improving the reasoning capabilities of large language models and is now being actively extended to vision-language models (VLMs). However, existing RL applications in VLMs often rely on heavily engineered frameworks that hinder reproducibility and accessibility, while lacking standardized evaluation protocols, making it difficult to compare results or interpret training dynamics. This work introduces a transparent, from-scratch framework for RL in VLMs, offering a minimal yet functional four-step pipeline validated across multiple models and datasets. In addition, a standardized evaluation scheme is proposed to assess training dynamics and reflective behaviors. Extensive experiments on visual reasoning tasks uncover key empirical findings: response length is sensitive to random seeds, reflection correlates with output length, and RL consistently outperforms supervised fine-tuning (SFT) in generalization, even with high-quality data. These findings, together with the proposed framework, aim to establish a reproducible baseline and support broader engagement in RL-based VLM research.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は近年,大規模言語モデルの推論能力向上に強い可能性を示し,現在,視覚言語モデル(VLM)に積極的に拡張されている。 しかしながら、VLMの既存のRLアプリケーションは、再現性とアクセシビリティを阻害する高度なフレームワークに依存していることが多いが、標準化された評価プロトコルが欠けているため、結果の比較やトレーニングのダイナミクスの解釈が困難である。 この作業では、VLMにおけるRLの透過的でゼロスクラッチフレームワークを導入し、複数のモデルとデータセットにまたがって検証される最小限の機能を備えた4ステップパイプラインを提供する。 さらに、トレーニング力学と反射行動を評価するために、標準化された評価手法を提案する。 応答長はランダムな種に敏感であり、反射は出力長と相関し、RLは高品質なデータであっても一般化において教師付き微調整(SFT)よりも一貫して優れる。 これらの知見は,提案フレームワークとともに再現可能なベースラインを確立し,RLベースのVLM研究への広範な関与を支援することを目的としている。

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