R1-AQA模型 – 强化学习优化的音频问答模型

R1-AQA是基于Qwen2-Audio-7B-Instruct的音频问答模型，通过群组相对策略优化（GRPO）算法进行强化学习优化。在MMAU Test-mini基准测试中仅用38k样本即达到64.50%的平均准确率，显著优于传统监督式微调方法。该项目创新性地将GRPO应用于音频领域，展示了小样本场景下的高效性能，但研究也指出大型音频语言模型在听觉-语言推理方面仍落后于人类水平。

R1-AQA的特点:

1. 采用GRPO算法优化音频模态任务
2. 仅需38k训练样本即超越监督式微调效果
3. 支持推理模式探索
4. 8.4B参数BF16精度模型
5. 在MMAU基准测试中表现优异

R1-AQA的功能:

1. 音频来源识别（如性别/年龄判断）
2. 学术研究中的小样本音频理解
3. 开发者探索强化学习在AQA的应用
4. Hugging Face平台快速推理部署
5. 自定义链式思维策略研究

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