論文の概要: WeThink: Toward General-purpose Vision-Language Reasoning via Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.07905v1
• Date: Mon, 09 Jun 2025 16:20:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:11.051612
• Title: WeThink: Toward General-purpose Vision-Language Reasoning via Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: WeThink:強化学習による汎用ビジョンランゲージ推論を目指して
• Authors: Jie Yang, Feipeng Ma, Zitian Wang, Dacheng Yin, Kang Rong, Fengyun Rao, Ruimao Zhang,
• Abstract要約: DeepSeek-R1のようなテキストベースの推論モデルの成功に基づいて、これらの機能をマルチモーダル推論に拡張することは大きな約束である。 本稿では,強化学習を通じて汎用的な視覚言語推論を実現する方法について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.459985667824807
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Building on the success of text-based reasoning models like DeepSeek-R1, extending these capabilities to multimodal reasoning holds great promise. While recent works have attempted to adapt DeepSeek-R1-style reinforcement learning (RL) training paradigms to multimodal large language models (MLLM), focusing on domain-specific tasks like math and visual perception, a critical question remains: How can we achieve the general-purpose visual-language reasoning through RL? To address this challenge, we make three key efforts: (1) A novel Scalable Multimodal QA Synthesis pipeline that autonomously generates context-aware, reasoning-centric question-answer (QA) pairs directly from the given images. (2) The open-source WeThink dataset containing over 120K multimodal QA pairs with annotated reasoning paths, curated from 18 diverse dataset sources and covering various question domains. (3) A comprehensive exploration of RL on our dataset, incorporating a hybrid reward mechanism that combines rule-based verification with model-based assessment to optimize RL training efficiency across various task domains. Across 14 diverse MLLM benchmarks, we demonstrate that our WeThink dataset significantly enhances performance, from mathematical reasoning to diverse general multimodal tasks. Moreover, we show that our automated data pipeline can continuously increase data diversity to further improve model performance.
• Abstract（参考訳）: DeepSeek-R1のようなテキストベースの推論モデルの成功に基づいて、これらの機能をマルチモーダル推論に拡張することは大きな約束である。 最近の研究は、DeepSeek-R1スタイルの強化学習(RL)トレーニングパラダイムをマルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)に適用しようと試みているが、数学や視覚知覚といったドメイン固有のタスクに重点を置いている。 この課題に対処するために、(1) 与えられた画像から直接コンテキスト認識、推論中心質問応答(QA)ペアを自律的に生成する新しいスケーラブルマルチモーダルQA合成パイプラインを提案する。 2) オープンソースのWeThinkデータセットは、注釈付き推論パスを持つ120K以上のマルチモーダルQAペアを含み、18の多様なデータセットソースからキュレートされ、様々な質問ドメインをカバーする。 3) ルールベース検証とモデルベースアセスメントを組み合わせたハイブリッド報酬機構を導入し,RLの学習効率を最適化する。 14種類のMLLMベンチマークを用いて、WeThinkデータセットは、数学的推論から多目的タスクまで、性能を大幅に向上することを示した。 さらに、自動データパイプラインはデータの多様性を継続的に増加させ、モデルの性能をさらに向上させることができることを示す。

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