論文の概要: SoTA with Less: MCTS-Guided Sample Selection for Data-Efficient Visual Reasoning Self-Improvement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07934v1
• Date: Thu, 10 Apr 2025 17:49:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-11 12:20:41.112308
• Title: SoTA with Less: MCTS-Guided Sample Selection for Data-Efficient Visual Reasoning Self-Improvement
• Title（参考訳）: 少ないSoTA:データ効率の良いビジュアル推論自己改善のためのMCTSガイド付きサンプル選択
• Authors: Xiyao Wang, Zhengyuan Yang, Chao Feng, Hongjin Lu, Linjie Li, Chung-Ching Lin, Kevin Lin, Furong Huang, Lijuan Wang,
• Abstract要約: ThinkLite-VLはQwen2.5-VL-7Bインストラクションの平均性能を7%向上させる。 私たちのコード、データ、モデルはhttps://github.com/si0wang/ThinkLite-VL.orgで公開されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 100.85923086072204
• License:
• Abstract: In this paper, we present an effective method to enhance visual reasoning with significantly fewer training samples, relying purely on self-improvement with no knowledge distillation. Our key insight is that the difficulty of training data during reinforcement fine-tuning (RFT) is critical. Appropriately challenging samples can substantially boost reasoning capabilities even when the dataset is small. Despite being intuitive, the main challenge remains in accurately quantifying sample difficulty to enable effective data filtering. To this end, we propose a novel way of repurposing Monte Carlo Tree Search (MCTS) to achieve that. Starting from our curated 70k open-source training samples, we introduce an MCTS-based selection method that quantifies sample difficulty based on the number of iterations required by the VLMs to solve each problem. This explicit step-by-step reasoning in MCTS enforces the model to think longer and better identifies samples that are genuinely challenging. We filter and retain 11k samples to perform RFT on Qwen2.5-VL-7B-Instruct, resulting in our final model, ThinkLite-VL. Evaluation results on eight benchmarks show that ThinkLite-VL improves the average performance of Qwen2.5-VL-7B-Instruct by 7%, using only 11k training samples with no knowledge distillation. This significantly outperforms all existing 7B-level reasoning VLMs, and our fairly comparable baselines that use classic selection methods such as accuracy-based filtering. Notably, on MathVista, ThinkLite-VL-7B achieves the SoTA accuracy of 75.1, surpassing Qwen2.5-VL-72B, GPT-4o, and O1. Our code, data, and model are available at https://github.com/si0wang/ThinkLite-VL.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 知識蒸留を伴わない自己改善に頼って, トレーニングサンプルを著しく減らし, 視覚的推論を効果的に向上する手法を提案する。 我々の重要な洞察は、強化微調整(RFT)におけるトレーニングデータの難しさが重要であるということである。 適切な挑戦的なサンプルは、データセットが小さい場合でも、推論能力を大幅に向上させることができる。 直感的であるにもかかわらず、大きな課題は、効果的なデータフィルタリングを可能にするためにサンプルの難しさを正確に定量化することだ。 そこで本研究では,モンテカルロ木探索 (MCTS) の新たな再資源化手法を提案する。 得られた70kのオープンソーストレーニングサンプルから,VLMが各問題を解決するために必要なイテレーション数に基づいて,サンプルの難易度を定量化するMCTSベースの選択手法を提案する。 MCTSにおけるこの明確なステップバイステップの推論は、モデルをもっと長く考え、真に困難なサンプルをよりよく識別するように強制する。 我々は、Qwen2.5-VL-7B-Instructで11kサンプルをフィルタし、保持し、最終的なモデルであるThinkLite-VLを得た。 その結果,ThinkLite-VLはQwen2.5-VL-7B-インストラクタの平均性能を7%向上することがわかった。 これは、既存の7Bレベルの推論VLMと、精度ベースのフィルタリングのような古典的な選択方法を使用するベースラインとでは同等である。 特にMathVistaでは、ThinkLite-VL-7BはSoTAの精度が75.1で、Qwen2.5-VL-72B、GPT-4o、O1を上回っている。 私たちのコード、データ、モデルはhttps://github.com/si0wang/ThinkLite-VL.orgで公開されています。

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