Автор: Денис Аветисян
Исследователи представили OpenMMReasoner — рецепт обучения масштабных моделей, способных эффективно обрабатывать информацию из разных источников.
OpenMMReasoner — это прозрачный и масштабируемый метод обучения, сочетающий контролируемое обучение и обучение с подкреплением для улучшения мультимодальных рассуждений.
Несмотря на значительный прогресс в области больших языковых моделей, масштабирование мультимодального рассуждения остается сложной задачей из-за отсутствия прозрачных и воспроизводимых подходов к созданию данных и обучению. В данной работе представлена система OpenMMReasoner: Pushing the Frontiers for Multimodal Reasoning with an Open and General Recipe, предлагающая полностью прозрачный двухэтапный рецепт обучения, включающий контролируемое обучение и обучение с подкреплением. Эксперименты демонстрируют, что предложенный подход не только превосходит существующие базовые модели, но и подчеркивает критическую роль качества данных и дизайна обучения в формировании производительности мультимодального рассуждения. Какие новые горизонты откроет открытый доступ к данным, коду и пайплайну OpenMMReasoner для развития масштабных исследований в области мультимодального ИИ?
Временные Парадоксы Рассуждений: Вызовы для Мультимодальных Моделей
Несмотря на значительный прогресс в масштабировании, современные большие мультимодальные модели часто демонстрируют трудности при решении сложных задач, требующих последовательных логических шагов. Эта проблема ограничивает их применимость в реальных сценариях, где требуется не просто распознавание образов или сопоставление данных, а глубокий анализ и принятие обоснованных решений. Например, при анализе сложной визуальной сцены и ответе на вопрос, требующий вывода на основе нескольких взаимосвязанных деталей, модели часто допускают ошибки, упуская важные связи или делая необоснованные предположения. Ограничения в многоступенчатом рассуждении препятствуют созданию по-настоящему интеллектуальных систем, способных к автономному решению проблем и адаптации к новым условиям.
Традиционные методы обучения с учителем, несмотря на свою эффективность в распознавании образов и классификации данных, оказываются недостаточными для формирования у больших мультимодальных моделей способности к надежному логическому мышлению. Обучение на размеченных данных, хотя и позволяет модели выучить корреляции, не обеспечивает понимания причинно-следственных связей и способности к решению задач, требующих последовательного применения логических шагов. В связи с этим, всё большее внимание уделяется парадигме обучения с подкреплением, где модель самостоятельно исследует пространство решений, получая вознаграждение за правильные рассуждения и корректируя свои стратегии. Такой подход позволяет модели не просто запоминать ответы, а активно развивать навыки логического вывода и планирования, что необходимо для решения сложных задач, выходящих за рамки прямого распознавания шаблонов и требующих адаптации к новым, непредсказуемым ситуациям.
OpenMMReasoner: Рецепт Надежного Мультимодального Рассуждения
OpenMMReasoner использует двухэтапный процесс обучения для формирования способностей к рассуждениям. На первом этапе проводится контролируемая тонкая настройка (SFT) модели, в ходе которой она обучается на размеченном наборе данных. Второй этап представляет собой обучение с подкреплением (RL), направленное на улучшение способности модели к логическому мышлению и поиску решений. Сочетание SFT и RL позволяет OpenMMReasoner эффективно усваивать и применять знания для решения сложных задач, требующих последовательного анализа и вывода.
На этапе предварительной настройки (SFT) модель обучается на разнообразном наборе данных, включающем LLaVA-CoT, OpenVLThinker, We-Math2.0, MMR1 и MiroMind-M1, что в совокупности составляет 874 тысячи примеров. Этот набор данных предназначен для обеспечения широкой базы примеров рассуждений, охватывающих различные типы задач и сценариев, включая визуальные вопросы с цепочкой рассуждений (LLaVA-CoT), открытое визуальное мышление (OpenVLThinker), решение математических задач (We-Math2.0), многошаговое рассуждение (MMR1) и сложные визуальные задачи (MiroMind-M1). Использование такого разнообразия данных позволяет модели приобрести общие навыки рассуждений, необходимые для дальнейшего обучения с подкреплением.
Обучение с подкреплением играет ключевую роль в формировании способности модели к рассуждениям. В процессе обучения используется система вознаграждений, основанная на проверяемых результатах, что позволяет модели последовательно улучшать свои навыки решения задач. Вознаграждение начисляется только в случае получения корректного и верифицируемого ответа, что эффективно стимулирует модель к построению логически обоснованных цепочек рассуждений. Такой подход позволяет OpenMMReasoner не просто генерировать ответы, а “проходить” через логические шаги решения, подобно человеку, что повышает надежность и точность результатов.
Оптимизация Рассуждений с Использованием Продвинутого Обучения с Подкреплением
В основе OpenMMReasoner лежит использование комплекса алгоритмов обучения с подкреплением для эффективной оптимизации стратегии принятия решений. В частности, применяются Generalized Relative Policy Optimization (GRPO), Decoupled Clip и Dynamic Sampling Policy Optimization (DAPO), а также Group Sequence Policy Optimization (GSPO). Данные алгоритмы позволяют осуществлять более точную и быструю корректировку параметров модели в процессе обучения, что способствует повышению её способности к решению задач, требующих логического мышления и анализа информации.
Для обучения алгоритмов усиленного обучения используется специализированный набор данных, содержащий 74 тысячи примеров. Этот набор данных был разработан с целью максимизации способности модели к рассуждениям и логическому выводу. Примеры в наборе данных тщательно отобраны и структурированы для обеспечения разнообразия сценариев и сложности задач, что позволяет алгоритмам эффективно изучать стратегии принятия решений и улучшения процесса рассуждений. Набор данных предназначен для оптимизации алгоритмов GRPO, DAPO и GSPO, что позволяет добиться повышения производительности в задачах мультимодального рассуждения.
В основе модели OpenMMReasoner лежит архитектура Qwen2.5-VL, использующая ее существующие возможности мультимодального понимания. Адаптация Qwen2.5-VL позволила добиться прироста производительности в задачах мультимодального рассуждения на 5-10% по различным бенчмаркам, включая MM-MU Pro. Этот подход позволяет эффективно использовать предварительно обученные знания и навыки Qwen2.5-VL для повышения точности и эффективности решения сложных задач, требующих интеграции информации из различных модальностей.
За Пределами Современной Производительности: Значение и Перспективы Развития
Работа над OpenMMReasoner демонстрирует перспективность применения обучения с подкреплением, использующего проверяемые награды, для решения сложных задач, требующих логического мышления. Достигнутые результаты, сопоставимые с показателями передовых моделей, таких как OpenAI o3 и DeepSeek-R1, подтверждают, что подобный подход позволяет создавать системы, способные не просто генерировать ответы, но и обосновывать их, предоставляя верифицируемые доказательства своей правоты. Это открывает новые возможности для разработки искусственного интеллекта, способного к надежному и прозрачному решению проблем, что особенно важно в критически важных областях, где требуется высокая степень уверенности в принимаемых решениях. Ведь время беспощадно, и лишь системы, способные к обоснованию, достойны доверия.
Процесс дистилляции данных, в котором в качестве модели-учителя использовался Qwen3-VL, значительно повысил качество обучающих данных и, как следствие, улучшил обобщающую способность модели. На этапе Supervised Fine-Tuning (SFT) было продемонстрировано превосходство в производительности и эффективности использования данных на девяти различных бенчмарках, оценивающих навыки рассуждения. Данный подход позволяет создавать более надежные и эффективные мультимодальные модели, способные успешно решать сложные задачи, возникающие в реальном мире, благодаря оптимизированному процессу обучения и более качественным данным для тренировки.
Разработанный подход открывает перспективы для создания более устойчивых и надежных мультимодальных моделей, способных решать все более сложные задачи, возникающие в реальном мире. Преодолевая ограничения существующих систем, основанных на статистических закономерностях, данная методика позволяет моделям не только понимать и обрабатывать информацию, представленную в различных форматах — текст, изображения, аудио и видео — но и демонстрировать способность к логическому выводу и принятию обоснованных решений. Это особенно важно для приложений, где надежность и предсказуемость критичны, таких как автономные системы, медицинская диагностика и анализ сложных научных данных. Повышенная устойчивость к неполным или противоречивым данным, а также способность к адаптации к новым условиям, делает подобные модели ключевым элементом в развитии искусственного интеллекта, способного эффективно функционировать в динамичной и непредсказуемой среде. Ведь все системы стареют, и лишь те, что способны адаптироваться, выживают.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует закономерность, известную в эволюции систем: даже самые передовые архитектуры со временем уступают место новым. OpenMMReasoner, как и любая сложная система, подвержена влиянию времени и требует постоянной адаптации. Подобно тому, как улучшенные компоненты быстро устаревают, разработанные методы обучения и стратегии отбора данных нуждаются в регулярном пересмотре. Г.Х. Харди заметил: «Математика — это искусство делать точные выводы из неопределенных посылок». Эта фраза отражает суть работы, где авторы стремятся к максимальной точности в условиях неполноты данных, используя тщательно подобранные наборы данных и комбинируя обучение с учителем и обучение с подкреплением, чтобы создать надежную и масштабируемую систему мультимодального рассуждения.
Что же дальше?
Представленный рецепт OpenMMReasoner, безусловно, представляет собой шаг вперёд в создании масштабируемых моделей мультимодального рассуждения. Однако, улучшение, как известно, стареет быстрее, чем ожидается. Успех, основанный на тщательно подобранных данных и комбинации контролируемого обучения с подкреплением, лишь подчеркивает хрупкость достигнутого равновесия. Вопрос не в том, насколько хорошо модель решает текущие задачи, а в том, как быстро изменится ландшафт данных, требуя новых стратегий адаптации.
Откат — это путешествие назад по стрелке времени, и неизбежно возникнет необходимость в механизмах, позволяющих моделям не просто запоминать, но и понимать принципы, лежащие в основе данных. Простое увеличение объёма данных или усложнение архитектуры — это лишь временная отсрочка. Настоящий прогресс заключается в создании систем, способных к самообучению и самокоррекции, способных предвидеть и адаптироваться к неизбежному изменению окружающей среды.
Поэтому, вместо того чтобы сосредотачиваться на достижении новых рекордов в краткосрочной перспективе, необходимо переосмыслить саму парадигму мультимодального рассуждения. Следующим шагом должно стать исследование методов, позволяющих моделям не просто имитировать интеллект, но и демонстрировать признаки истинного понимания и способности к обобщению — качества, которые, в конечном итоге, определят их долговечность.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.16334.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- LLM: математика — предел возможностей.
- Кандинский 5.0: Искусство генерации изображений и видео
- Волны под контролем: Ускорение моделирования материалов с дефектами
- Квантовые симуляторы: Преодолевая ограничения памяти
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Квантовая симуляция без издержек: новый подход к динамике открытых систем
- Квантовое моделирование затухающих волн: новый подход к точности и эффективности
- Архитектура фермента: от генерации каркаса к адресной каталитической эффективности.
- Белки в коде: от структуры к динамике
- Квантовая активность: моделирование диссипации в активных системах
2025-11-25 02:25