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【AI论文】重新思考视觉语言模型的强化学习扩展：一个透明的、从头开始的框架和全面的评估方案

news 来源：原创 2025/6/19 18:00:54

摘要：强化学习（RL）最近在提高大型语言模型的推理能力方面显示出巨大的潜力，目前正被积极扩展到视觉语言模型（VLM）。然而，VLM中现有的RL应用程序通常依赖于高度工程化的框架，这些框架阻碍了可重复性和可访问性，同时缺乏标准化的评估协议，使得难以比较结果或解释训练动态。这项工作为VLM中的强化学习引入了一个透明的、从头开始的框架，提供了一个最小但功能齐全的四步管道，该管道在多个模型和数据集上得到了验证。此外，还提出了一个标准化的评估方案，以评估培训动态和反思行为。在视觉推理任务上进行的广泛实验揭示了关键的实证结果：响应长度对随机种子敏感，反射与输出长度相关，即使在高质量数据的情况下，RL在泛化方面也始终优于监督微调（SFT）。这些发现，连同提出的框架，旨在建立一个可重复的基线，并支持更广泛地参与基于强化学习的虚拟学习模型研究。Huggingface链接：Paper page，论文链接：2504.02587

研究背景和目的

研究背景

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，视觉语言模型（VLM）在自然语言处理和计算机视觉的交叉领域展现出了巨大的潜力。这些模型能够理解和生成与视觉内容相关的自然语言文本，为多种应用场景提供了强有力的支持，如图像描述、视觉问答、视觉对话等。然而，尽管VLM在多个任务上取得了显著进展，其推理能力，尤其是在处理复杂视觉和语言交互任务时，仍有待进一步提升。

强化学习（RL）作为一种有效的策略优化方法，最近在增强大型语言模型的推理能力方面取得了显著成果。受此启发，研究人员开始积极探索将RL应用于VLM，以进一步提升其理解和生成复杂视觉语言交互内容的能力。然而，现有的VLM中RL的应用往往依赖于高度工程化的框架，这些框架不仅阻碍了研究的可重复性和可访问性，还缺乏标准化的评估协议，使得难以对不同方法进行公平比较和训练动态的解释。

研究目的

针对上述问题，本研究旨在提出一个透明的、从头开始的RL框架，用于VLM的训练。该框架提供了一个最小但功能齐全的四步管道，可以在多个模型和数据集上进行验证，以实现VLM推理能力的增强。此外，本研究还旨在提出一个标准化的评估方案，以全面评估RL训练过程中的动态变化和反思行为，为未来的研究提供一个可重复的基线，并促进更广泛地参与基于RL的VLM研究。

研究方法

框架设计

本研究设计的框架（MAYE）将RL训练过程分解为四个明确的步骤：数据流、响应收集、轨迹生成和政策更新。每个步骤都集成了不同的组件，包括文本和视觉数据、政策模型以及奖励信号。具体来说：

数据流：将原始查询数据（包括文本和视觉模态）转换为模型兼容的输入格式。
响应收集：利用推理引擎对查询进行响应收集，生成对应的文本或视觉输出。
轨迹生成：生成包含响应、对数概率、奖励等多个组件的轨迹，用于后续的损失计算和指标记录。
政策更新：根据轨迹中的信息更新政策模型，以优化模型的推理能力。

算法选择

在算法选择方面，本研究探索了Group Relative Policy Optimization（GRPO）和Reinforce++两种策略优化方法，并评估了它们在VLM训练中的有效性。此外，为了引入额外的正则化，本研究还在更新目标中加入了政策模型和参考模型之间的KL散度惩罚。

奖励函数设计

奖励函数在RL训练过程中起着至关重要的作用。本研究设计了一个基于规则的奖励函数，为正确的最终答案提供+1的奖励，对包含非英文字符的响应进行惩罚，以避免多语言漂移。为了避免限制模型的输出模式，本研究还故意省略了格式奖励。

模型选择

在模型选择方面，本研究选择了Qwen-VL系列模型作为主干模型，因为它们已被证明在测试时扩展方面具有强大的潜力，并且原生集成了Transformers，便于使用。

训练与评估

在训练过程中，本研究采用了分布式训练和推理，以提高训练效率。评估方面，本研究提出了一个全面的评估方案，包括训练集指标、验证/测试集指标和反思指标，以全面评估RL训练过程中的动态变化和模型性能。

研究结果

训练动态分析

通过大量的实验，本研究深入分析了RL训练过程中的动态变化。实验结果显示，响应长度与反射行为密切相关，并且随着训练的进行，模型的响应长度和反射行为均呈现出稳定增加的趋势。这表明，随着训练的进行，模型逐渐学会了生成更详细和更具反思性的响应。

性能比较

在性能比较方面，本研究将RL训练的VLM与监督微调（SFT）和未训练的基线模型进行了比较。实验结果显示，RL训练的VLM在验证集和测试集上均取得了显著的性能提升，表明RL在增强VLM泛化能力方面优于SFT。即使在高质量数据的情况下，RL也能持续展现出其优势。

反思行为分析

本研究还深入分析了模型在训练过程中的反思行为。实验结果显示，随着训练的进行，模型生成反思性响应的频率和准确性均有所提高。这表明，RL训练不仅能够提高模型的泛化能力，还能促进模型生成更具反思性的响应，从而增强其推理能力。

研究局限

尽管本研究在RL训练VLM方面取得了显著进展，但仍存在一些局限性。首先，本研究中使用的训练数据规模相对较小，这可能会限制模型的泛化能力。为了进一步提高模型的性能，需要收集更多高质量的训练数据。其次，本研究中提出的评估方案虽然全面，但仍需进一步完善和优化，以更准确地评估模型的性能。最后，本研究中使用的算法和模型可能不是最优的，未来可以探索更多先进的算法和模型来提高RL训练VLM的效果。

未来研究方向

针对上述研究局限，未来可以在以下几个方面开展进一步的研究：

扩大训练数据规模：收集更多高质量的训练数据，以提高模型的泛化能力。可以通过利用互联网上的大规模视觉和语言资源，以及构建新的标注数据集来实现。
优化评估方案：进一步完善和优化评估方案，以更准确地评估模型的性能。可以考虑引入更多细粒度的评估指标，以及结合人类评估来更全面地评估模型的性能。
探索先进算法和模型：探索更多先进的算法和模型来提高RL训练VLM的效果。例如，可以尝试结合深度学习、图神经网络等先进技术来提高模型的推理能力。
研究RL在VLM中的更多应用场景：除了视觉推理任务外，还可以探索RL在VLM中的更多应用场景，如图像生成、视觉对话等。这将有助于进一步拓展RL在VLM中的应用范围和价值。
加强跨领域合作：加强自然语言处理、计算机视觉和强化学习等领域的合作与交流，共同推动VLM技术的发展和应用。通过跨领域的合作与交流，可以借鉴不同领域的先进技术和经验，为VLM技术的发展提供更多的创新思路和方法。