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强化地板

强化地板

只用强化学习来微调,无需人类反馈,就能让多模态大模型学会做决策!这种方法得到的模型,已经学会了看图玩扑克、算“12点”等任务,表现甚至超越了GPT-4v。这是来自UC伯克利等高校最新提出的微调方法,研究阵容也是相当豪华:图灵奖三巨头之一、Meta首席AI科学家、纽约大学教授LeCunUC伯克利大牛、ALOHA团队成员SergryLevineResNeXt一作、Sora基础技术DiT作者谢赛宁香港大学数据科学学院院长、UC伯克利教授马毅该方法名为RL4VLM,论文预印本已经上线,相关代码也已在GitHub中开源。从提示词上看,这项研究采取了如下的提示过程作为多模态模型的输入,并且给出了期望的输出形式:消融实验结果表明,如果这一过程中不采用思维链,则任务成功率会出现大幅下降。...

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