Анализ данных (Data analysis)

🥇 VL-Rethinker — новую парадигму мультимодального вывода, обучаемую напрямую с помощью Reinforcement Learning.

🌟 Новая SOTA на ключевых бенчмарках по vision + math:

🟢 MathVista: 80.3 → 🥇 (+6.4 vs GPT-o1 73.9)
🟢 MathVerse: 61.7 → 🥇 (+4.7 vs GPT-o1 57.0)
🟢 MathVision: 43.9 → 🥇 (+1.7 vs GPT-o1 42.2)

🔥 В чём секрет? GRPO-алгоритм с двумя ключевыми новшествами:

🟠Этап 1: Улучшение логики, с помощью GRPO + SSR (Selective Sample Replay):

Сохраняются только те последовательности действий модели (rollouts), которые дали ненулевое преимущество (advantage).

При повторном обучении приоритет отдается полезным примерам, что помогает стабилизировать обучение.

Почему это важно?
При обычном GRPO-со временем "advantage" может становиться нулевым → градиенты обнуляются → модель перестаёт учиться. SSR решает эту проблему.

🟠 Этап 2: Вынужденное «переосмысление» (Forced Rethinking)
На этом этапе в каждый rollout добавляется специальный триггер, заставляющий модель заново обдумывать ответ, прежде чем его выдать.

Это развивает способность к саморефлексии, улучшает многошаговое рассуждение и точность ответов.

🔥 Модель вынуждена подумать ещё раз перед финальным ответом.
Результат — у модели появляются признаки метапознания: она сама находит ошибки в начальных размышлениях.

✔️ VL-Rethinker-72B — первый VLM, обгоняющий GPT-o1.

Похоже, что будущее за "медленно думающими" и умеющими рефлексировать агентами.

🔜 Paper
🔜 Code
🔜 Website

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.group-telegram.com/us/data_analysis_ml.com/3476

5.9K viewsApr 15 at 11:11

🥇 VL-Rethinker — новую парадигму мультимодального вывода, обучаемую напрямую с помощью Reinforcement Learning.

🌟 Новая SOTA на ключевых бенчмарках по vision + math:

🟢 MathVista: 80.3 → 🥇 (+6.4 vs GPT-o1 73.9)
🟢 MathVerse: 61.7 → 🥇 (+4.7 vs GPT-o1 57.0)
🟢 MathVision: 43.9 → 🥇 (+1.7 vs GPT-o1 42.2)

🔥 В чём секрет? GRPO-алгоритм с двумя ключевыми новшествами:

🟠Этап 1: Улучшение логики, с помощью GRPO + SSR (Selective Sample Replay):

Сохраняются только те последовательности действий модели (rollouts), которые дали ненулевое преимущество (advantage).

При повторном обучении приоритет отдается полезным примерам, что помогает стабилизировать обучение.

Почему это важно?
При обычном GRPO-со временем "advantage" может становиться нулевым → градиенты обнуляются → модель перестаёт учиться. SSR решает эту проблему.

🟠 Этап 2: Вынужденное «переосмысление» (Forced Rethinking)
На этом этапе в каждый rollout добавляется специальный триггер, заставляющий модель заново обдумывать ответ, прежде чем его выдать.

Это развивает способность к саморефлексии, улучшает многошаговое рассуждение и точность ответов.

🔥 Модель вынуждена подумать ещё раз перед финальным ответом.
Результат — у модели появляются признаки метапознания: она сама находит ошибки в начальных размышлениях.

✔️ VL-Rethinker-72B — первый VLM, обгоняющий GPT-o1.

Похоже, что будущее за "медленно думающими" и умеющими рефлексировать агентами.

🔜 Paper
🔜 Code
🔜 Website