論文の概要: Reinforced MLLM: A Survey on RL-Based Reasoning in Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.21277v1
• Date: Wed, 30 Apr 2025 03:14:28 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2025-05-02 15:55:14.39343
• Title: Reinforced MLLM: A Survey on RL-Based Reasoning in Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: 強化MLLM:マルチモーダル大言語モデルにおけるRLに基づく推論に関する調査
• Authors: Guanghao Zhou, Panjia Qiu, Cen Chen, Jie Wang, Zheming Yang, Jian Xu, Minghui Qiu,
• Abstract要約: 本調査は,RLに基づく多モーダル大言語モデルの推論の最近の進歩を体系的にレビューする。 我々は、RLの2つの主要なパラダイム、--value-free と value-based method を強調し、RLが推論能力をどのように強化するかを分析する。 ベンチマークデータセット、評価プロトコル、既存の制限について概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.796496516709514
• License:
• Abstract: The integration of reinforcement learning (RL) into the reasoning capabilities of Multimodal Large Language Models (MLLMs) has rapidly emerged as a transformative research direction. While MLLMs significantly extend Large Language Models (LLMs) to handle diverse modalities such as vision, audio, and video, enabling robust reasoning across multimodal inputs remains a major challenge. This survey systematically reviews recent advances in RL-based reasoning for MLLMs, covering key algorithmic designs, reward mechanism innovations, and practical applications. We highlight two main RL paradigms--value-free and value-based methods--and analyze how RL enhances reasoning abilities by optimizing reasoning trajectories and aligning multimodal information. Furthermore, we provide an extensive overview of benchmark datasets, evaluation protocols, and existing limitations, and propose future research directions to address current bottlenecks such as sparse rewards, inefficient cross-modal reasoning, and real-world deployment constraints. Our goal is to offer a comprehensive and structured guide to researchers interested in advancing RL-based reasoning in the multimodal era.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)の推論能力への強化学習(RL)の統合は、急速に研究の転換の方向として現れてきた。 MLLMは大規模言語モデル(LLM)を大幅に拡張し、視覚、オーディオ、ビデオなどの様々なモダリティを扱うが、マルチモーダル入力に対する堅牢な推論を可能にすることは大きな課題である。 この調査は、MLLMのRLベースの推論の最近の進歩を体系的にレビューし、重要なアルゴリズム設計、報酬機構の革新、実践的応用を取り上げている。 本稿では,2つの主要なRLパラダイム,--value-free と value-based method に注目し,RL が推論能力をいかに向上するかを,推論軌道を最適化し,マルチモーダル情報を整合させることによって分析する。 さらに、ベンチマークデータセット、評価プロトコル、既存の制限について概観し、スパース報酬、非効率なクロスモーダル推論、実世界の展開制約といった現在のボトルネックに対処するための今後の研究方向を提案する。 我々の目標は、マルチモーダル時代におけるRLに基づく推論の進展に関心のある研究者に対して、包括的で構造化されたガイドを提供することである。

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