Telegram Group & Telegram Channel
Visual-ARFT: открытый метод обучения AI-агентов обходит GPT-4o в мультимодальных задачах и снижает затраты на обучение на 88%

Исследователи обучали модель Qwen2.5-VL двум сценариям:
Агентный поиск: модель планирует, декомпозирует исходную задачу и извлекает информацию из внешних источников для ответа на сложные мультимодальные многошаговые VQA вопросы.
Агентное программирование: модель рассуждает о задаче, пишет и выполняет код для обработки изображений и решения сложных задач визуального анализа.

Visual-ARFT использует модульную систему верифицируемых вознаграждений:
Format Reward учит соблюдать четкий формат выходных данных, включая теги <think>, <search>, <code> и <answer>. Это стимулирует структурированное пошаговое рассуждение и корректное использование инструментов.
Accuracy Rewards оценивают качество ответов, используя F1-score, оценивая семантическое сходство поисковых запросов и выполнимость сгенерированного кода.

На MAT-Coding модель Qwen2.5-VL-7B с Visual-ARFT достигает улучшений +18.56% F1 и +13.00% EM по сравнению с базовой версией, превосходя GPT-4o.
На MAT-Search та же модель демонстрирует прирост +10.28% F1 и +8.66% EM.

Код доступен на Github.

#Stateoftheart



tg-me.com/opendatascience/2309
Create:
Last Update:

Visual-ARFT: открытый метод обучения AI-агентов обходит GPT-4o в мультимодальных задачах и снижает затраты на обучение на 88%

Исследователи обучали модель Qwen2.5-VL двум сценариям:
Агентный поиск: модель планирует, декомпозирует исходную задачу и извлекает информацию из внешних источников для ответа на сложные мультимодальные многошаговые VQA вопросы.
Агентное программирование: модель рассуждает о задаче, пишет и выполняет код для обработки изображений и решения сложных задач визуального анализа.

Visual-ARFT использует модульную систему верифицируемых вознаграждений:
Format Reward учит соблюдать четкий формат выходных данных, включая теги <think>, <search>, <code> и <answer>. Это стимулирует структурированное пошаговое рассуждение и корректное использование инструментов.
Accuracy Rewards оценивают качество ответов, используя F1-score, оценивая семантическое сходство поисковых запросов и выполнимость сгенерированного кода.

На MAT-Coding модель Qwen2.5-VL-7B с Visual-ARFT достигает улучшений +18.56% F1 и +13.00% EM по сравнению с базовой версией, превосходя GPT-4o.
На MAT-Search та же модель демонстрирует прирост +10.28% F1 и +8.66% EM.

Код доступен на Github.

#Stateoftheart

BY Data Science by ODS.ai 🦜






Share with your friend now:
tg-me.com/opendatascience/2309

View MORE
Open in Telegram


Data Science by ODS ai 🦜 Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The global forecast for the Asian markets is murky following recent volatility, with crude oil prices providing support in what has been an otherwise tough month. The European markets were down and the U.S. bourses were mixed and flat and the Asian markets figure to split the difference.The TSE finished modestly lower on Friday following losses from the financial shares and property stocks.For the day, the index sank 15.09 points or 0.49 percent to finish at 3,061.35 after trading between 3,057.84 and 3,089.78. Volume was 1.39 billion shares worth 1.30 billion Singapore dollars. There were 285 decliners and 184 gainers.

Should I buy bitcoin?

“To the extent it is used I fear it’s often for illicit finance. It’s an extremely inefficient way of conducting transactions, and the amount of energy that’s consumed in processing those transactions is staggering,” the former Fed chairwoman said. Yellen’s comments have been cited as a reason for bitcoin’s recent losses. However, Yellen’s assessment of bitcoin as a inefficient medium of exchange is an important point and one that has already been raised in the past by bitcoin bulls. Using a volatile asset in exchange for goods and services makes little sense if the asset can tumble 10% in a day, or surge 80% over the course of a two months as bitcoin has done in 2021, critics argue. To put a finer point on it, over the past 12 months bitcoin has registered 8 corrections, defined as a decline from a recent peak of at least 10% but not more than 20%, and two bear markets, which are defined as falls of 20% or more, according to Dow Jones Market Data.

Data Science by ODS ai 🦜 from in


Telegram Data Science by ODS.ai 🦜
FROM USA