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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.21277v2
• Date: Wed, 21 May 2025 06:08:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-22 15:42:58.400058
• 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: 本稿では,Multimodal Large Language Models(MLLM)における強化学習(RL)に基づく推論の最近の進歩を体系的にレビューする。 本稿では,2つの主要なRLパラダイム,値モデルフリーおよび値モデルベース手法に注目し,推論軌道の最適化とマルチモーダル情報の整合化により,RLが推論能力を高める方法を分析する。 本稿では,ベンチマークデータセット,評価プロトコル,現在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課題に対処するための今後の研究方向を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.796496516709514
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The application of reinforcement learning (RL) to enhance the reasoning capabilities of Multimodal Large Language Models (MLLMs) constitutes a rapidly advancing research area. While MLLMs extend Large Language Models (LLMs) to handle diverse modalities such as vision, audio, and video, enabling robust reasoning across multimodal inputs remains challenging. This paper provides a systematic review of 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-model-free and value-model-based methods, and analyze how RL enhances reasoning abilities by optimizing reasoning trajectories and aligning multimodal information. Additionally, we provide an extensive overview of benchmark datasets, evaluation protocols, and current limitations, and propose future research directions to address challenges such as sparse rewards, inefficient cross-modal reasoning, and real-world deployment constraints. Our goal is to provide a comprehensive and structured guide to RL-based multimodal reasoning.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)の推論能力を高めるための強化学習(RL)の適用は、急速に進歩する研究領域を構成する。 MLLMは大規模言語モデル(LLM)を拡張して視覚、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実現することは依然として困難である。 本稿では,MLLMのアルゴリズム設計,報酬機構の革新,実用的応用など,近年のRLに基づく推論の体系的なレビューを行う。 本稿では,2つの主要なRLパラダイム,値モデルフリーおよび値モデルベース手法に注目し,推論軌道の最適化とマルチモーダル情報の整合化により,RLが推論能力を高める方法を分析する。 さらに、ベンチマークデータセット、評価プロトコル、現在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課題に対処するための今後の研究方向を提案する。 我々のゴールは、RLベースのマルチモーダル推論への包括的で構造化されたガイドを提供することです。

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