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VLM-R1开源项目 – 视觉语言领域的R1方法迁移

VLM-R1是一个开源项目,成功将DeepSeek的R1方法从纯文本领域迁移到视觉语言领域。该项目基于Qwen2.5-VL,对比了R1和传统的SFT方法,展示了其在多模态图像识别领域的突破性进展。VL...

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AI交流(进群备注:VLM-R1)

VLM-R1是一个开源项目,成功将DeepSeek的R1方法从纯文本领域迁移到视觉语言领域。该项目基于Qwen2.5-VL,对比了R1和传统的SFT方法,展示了其在多模态图像识别领域的突破性进展。VLM-R1在各种复杂场景下保持稳定的高性能,并展示了卓越的泛化能力,能够适应多种场景和任务而无需专门训练。项目在GitHub上线后迅速获得广泛关注,并登上平台热门趋势榜。

VLM-R1的特点:

  • 1. 稳定且可泛化的R1风格大视觉语言模型
  • 2. 在多种复杂场景下保持高性能
  • 3. 卓越的泛化能力,适应多种任务
  • 4. 支持LoRA微调和多节点训练
  • 5. 提供Hugging Face上的演示和检查点

VLM-R1的功能:

  • 1. 用于Referring Expression Comprehension (REC)任务
  • 2. 支持LoRA微调和多节点训练
  • 3. 可用于自定义数据的训练和评估
  • 4. 提供Hugging Face上的演示和检查点

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