文章来源:08AI导航网发布时间:2025-04-10 11:16:21
Skywork R1V 是由昆仑万维开源的一款多模态思维链推理模型,于2025年3月18日正式发布。
Skywork R1V 是全球首个工业级开源多模态推理模型,专注于通过多步逻辑推理解决复杂的视觉任务。它将文本推理能力高效迁移到视觉任务中,实现了视觉与文本模态的深度融合。Skywork R1V不仅能理解图像和文本,还能进行多步骤逻辑推理,尤其擅长处理基于图像的复杂问题。
视觉链式推理:能对复杂视觉任务进行多步逻辑推理,逐步分析并得出结论。
数学与科学问题求解:可识别图像中的数学或科学问题,结合推理能力给出逐步解答。
跨模态融合:将视觉与文本信息深度融合,提升语义理解能力。
高效推理优化:通过自适应长度思维链蒸馏,动态调整推理深度,节省算力并提升效率。
强大的推理与视觉理解能力:在多项基准测试中表现出色,逻辑推理和视觉理解能力均达到较高水平。
文本推理能力的多模态迁移:通过视觉投影器(Visual Projector),无需重新训练语言模型和视觉编码器,即可将文本推理能力迁移到视觉任务中。
多模态混合式训练(Iterative SFT + GRPO):结合迭代监督微调(Iterative SFT)和群组相对策略优化(GRPO)强化学习,分阶段对齐视觉与文本表征,提升模型在跨模态任务中的表现。
自适应长度思维链蒸馏:引入基于视觉-文本复杂度的自适应推理链长度控制机制,动态优化模型推理过程,避免“过度思考”,提升推理效率和质量。
三阶段训练方法:
初始对齐:使用轻量级视觉适配器(MLP)连接视觉编码器和语言模型,在常规多模态数据上训练,初步对齐视觉与语言表征。
推理能力迁移:将训练好的适配器与强推理语言模型连接,形成视觉推理模型,赋予模型初始视觉推理能力。
精准对齐:基于混合优化框架(Iterative SFT + GRPO)进一步精准对齐视觉和语言模态,提升多模态推理能力。
逻辑推理能力:
在 MATH-500 基准测试中,Skywork R1V 取得了94.0的高分。
在 aiME 2024 基准测试中,通过率达到72.0%。
在 GPQA(General Physics Question Answering)基准测试中,通过率达到61.6%。
视觉理解能力:
在 MathVista(视觉数学推理)基准测试中,得分67.5。
在 MMMU(Multimodal Medical Understanding)基准测试中,得分69.0。
教育辅导:帮助学生解决数学、物理等学科问题,提供解题步骤和分析。
医疗影像分析:辅助医生分析医学影像,推理病变特征,提供诊断建议。
科学研究辅助:分析实验图像和文献,推理科学现象,帮助科研人员验证结果。
内容创作与审核:分析艺术作品、检测违规内容,辅助艺术鉴赏和内容审核。
工业质检与市场分析:检测产品缺陷,分析广告和市场数据,辅助质量控制和商业决策。
相关链接
GitHub 仓库:https://github.com/SkyworkAI/Skywork-R1V
Hugging Face 模型库:https://huggingface.co/Skywork/Skywork-R1V
技术论文:https://github.com/SkyworkAI/Skywork-R1V/blob/main/Skywork_R1V.pdf
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