論文の概要: DeepEyes: Incentivizing "Thinking with Images" via Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.14362v1
- Date: Tue, 20 May 2025 13:48:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-21 14:49:53.270577
- Title: DeepEyes: Incentivizing "Thinking with Images" via Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: DeepEyes: 強化学習による“Sinking with Images”のインセンティブ
- Authors: Ziwei Zheng, Michael Yang, Jack Hong, Chenxiao Zhao, Guohai Xu, Le Yang, Chao Shen, Xing Yu,
- Abstract要約: DeepEyesは、エンドツーエンドの強化学習を通じてインセンティブを得た、“イメージで考える”機能を備えたモデルである。
本稿では,ツール・ユース指向のデータ選択機構と報奨戦略を提案する。
DeepEyesは、微粒な認識と推論ベンチマークにおいて、大幅なパフォーマンス向上を実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.242852367476015
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Vision-Language Models (VLMs) have shown strong capabilities in multimodal understanding and reasoning, yet they are primarily constrained by text-based reasoning processes. However, achieving seamless integration of visual and textual reasoning which mirrors human cognitive processes remains a significant challenge. In particular, effectively incorporating advanced visual input processing into reasoning mechanisms is still an open question. Thus, in this paper, we explore the interleaved multimodal reasoning paradigm and introduce DeepEyes, a model with "thinking with images" capabilities incentivized through end-to-end reinforcement learning without the need for cold-start SFT. Notably, this ability emerges natively within the model itself, leveraging its inherent grounding ability as a tool instead of depending on separate specialized models. Specifically, we propose a tool-use-oriented data selection mechanism and a reward strategy to encourage successful tool-assisted reasoning trajectories. DeepEyes achieves significant performance gains on fine-grained perception and reasoning benchmarks and also demonstrates improvement in grounding, hallucination, and mathematical reasoning tasks. Interestingly, we observe the distinct evolution of tool-calling behavior from initial exploration to efficient and accurate exploitation, and diverse thinking patterns that closely mirror human visual reasoning processes. Code is available at https://github.com/Visual-Agent/DeepEyes.
- Abstract（参考訳）: VLM(Large Vision-Language Models)は、マルチモーダルな理解と推論において強力な能力を示しているが、主にテキストベースの推論プロセスによって制約されている。
しかし、人間の認知過程を反映した視覚的およびテキスト的推論のシームレスな統合を実現することは、依然として重要な課題である。
特に、高度な視覚入力処理を推論機構に効果的に組み込むことは、まだ未解決の問題である。
そこで,本稿では,インターリーブ型マルチモーダル推論のパラダイムを探求し,コールドスタートSFTを必要とせず,エンドツーエンドの強化学習を通じてインセンティブを得たDeepEyesを紹介した。
注目すべきなのは、この機能がモデル自体にネイティブに現れることだ。
具体的には,ツール・ユース指向のデータ選択機構と報奨戦略を提案する。
DeepEyesは、微粒な知覚と推論のベンチマークにおいて大きなパフォーマンス向上を実現し、グラウンドニング、幻覚、数学的推論タスクの改善も示している。
興味深いことに、ツールコール行動の初期探索から効率的かつ正確な利用、そして人間の視覚的推論過程を忠実に反映する多様な思考パターンへの明確な進化を観察する。
コードはhttps://github.com/Visual-Agent/DeepEyes.comで入手できる。
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