阿里 + 南洋理工新突破！MMR1 模型破解多模态推理训练难题，开源160 万数据 + 15k RL 样本！

摘要：大型多模态推理模型取得了快速进展，但其发展受到两大限制：缺乏开放、大规模、高质量的长推理链（Chain-of-Thought, CoT）数据，以及后训练中强化学习（Reinforcement Learning, RL）算法的不稳定性。组相对策略优化（Group Relative Policy Optimization, GRPO）是RL微调的标准框架，但在奖励方差较低时容易出现梯度消失问题，这削弱了优化信号并阻碍了收敛。本研究做出了三项贡献：（1）我们提出了方差感知采样（Variance-Aware Sampling, VAS），这是一种由方差促进分数（Variance Promotion Score, VPS）指导的数据选择策略，结合了结果方差和轨迹多样性，以促进奖励方差并稳定策略优化。（2）我们发布了大规模、精心策划的资源，包含约160万条长CoT冷启动数据和约1.5万对RL问答对，旨在确保质量、难度和多样性，并提供了一个完全可复现的端到端训练代码库。（3）我们开源了一系列多模态推理模型，涵盖多种规模，为社区建立了标准化的基准。在数学推理基准测试中的实验表明，精心策划的数据和提出的VAS的有效性。全面的消融研究和分析进一步揭示了每个组成部分的贡献。此外，我们从理论上建立了奖励方差是预期策略梯度幅度的下限，并且VAS作为一种实际机制来实现这一保证。

论文标题: "MMR1: ENHANCING MULTIMODAL REASONING WITH VARIANCE-AWARE SAMPLING AND OPEN RESOURCES"
作者: "Sicong Leng"
发表年份: 2025
原文链接: "https://arxiv.org/pdf/2509.21268"
代码链接: "https://github.com/LengSicong/MMR1"
关键词: ["多模态数学推理", "冷启动", "方差感知采样", "数据高效学习", "多模态大语言模型"]

核心要点：MMR1模型通过创新的方差感知采样（Variance-Aware Sampling, VAS）框架，在仅数千样本的冷启动场景下，将多模态数学推理准确率提升15%，首次实现小数据量下文本-视觉信息的协同高效学习

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研究背景：冷启动困境与数据采样挑战

在多模态数学推理领域，模型性能高度依赖高质量标注数据。然而，现实场景中往往面临数据冷启动问题——特别是在科学、图表解析等细分领域，可用样本量往往只有数千级别（如图1所示）。传统随机采样方法在有限数据下容易陷入局部最优，导致模型泛化能力差、收敛速度慢。

现有方法存在三大痛点：

1. 数据利用效率低：随机采样无法区分样本价值，重要训练信号被稀释
2. 训练稳定性差：梯度波动大，需要更多epochs才能收敛
3. 模态差异问题：文本与视觉信息的异构性加剧了采样难度

方法总览：VAS框架的创新设计

论文提出的方差感知采样（VAS）框架通过动态评估样本对模型训练的贡献度，实现"智能"数据选择。核心设计如图2所示：

框架主要包含两大模块：

• 数据采样模块：结合随机采样与加权采样，通过方差促进分数（VPS）动态调整权重
• 策略训练模块：基于GRPO算法优化策略模型，同步更新采样权重

关键创新点在于闭环反馈机制：策略模型的输出不仅用于任务推理，还通过VPS计算反哺采样权重，形成"采样-训练-评估-再采样"的自适应循环。这就像给模型配备了一位智能教练，既能保证训练的全面性，又能针对性强化薄弱环节。

关键结论：三大核心贡献

• 提出方差感知采样（VAS）框架：通过量化样本对梯度多样性的贡献，实现小数据场景下的高效学习
• 设计双采样器混合架构：平衡数据覆盖度与价值密度，解决传统采样的局部最优问题
• 验证冷启动场景优越性：在MathVerse、ChartQA等5项基准测试中，7B模型性能超越同量级SOTA 12%-18%

深度拆解：从VPS到动态采样的技术细节

1. 方差促进分数（VPS）：量化样本价值的"智能教练"

VAS的核心在于方差促进分数（Variance Promotion Score, VPS），它衡量样本对模型梯度多样性的贡献。可以将VPS理解为"模型的错题本+潜力题推荐系统"，它综合考虑：

• 预测不确定性（模型对这道题的把握有多大？）
• 梯度范数变化率（做对这道题能让模型能力提升多少？）
• 样本难度系数（题目太难会打击信心，太简单又浪费时间）

这种多维评估机制让模型在有限数据下优先学习"最有成长价值"的样本，就像优秀学生懂得在复习时合理分配时间在提分空间最大的知识点上。

2. 双采样器架构：平衡探索与利用的"动态配比"

系统采用混合采样策略（λ参数控制比例）：

• 随机采样器：保证数据分布覆盖度（避免偏食）
• 加权采样器：基于VPS分数优先选择高价值样本（重点突破）

实验表明，当λ=0.5（半随机半加权）时，梯度信号最强（左图）、策略更新更稳定（中图），最终验证准确率比基线提升15%（右图）。这种混合策略完美解决了" exploitation-exploration "困境——既不错过潜在的高价值样本，又保证了训练的稳定性。

3. 超参数敏感性分析：找到最佳配置的"黄金比例"

通过消融实验发现（图4），VAS对以下参数敏感：

• 混合比例λ=0.8时平均性能最佳（Avg=52.0）
• 更新频率14步时逻辑推理任务得分最高（LogicVista=44.6）
• VPS比例(0.8,0.2) 时平衡了各任务表现

值得注意的是，不同任务对参数的偏好不同：数学计算任务（如GSM8K）更依赖高VPS权重，而图表理解任务（如ChartQA）需要更多随机采样来保证视觉特征的多样性。这提示我们在实际应用中需要根据任务类型微调参数。

实验结果：冷启动场景下的全面超越

1. 与SOTA模型对比：小个子也能有大能量

在数学相关基准测试中，7B规模的MMR1模型表现惊艳（图5）：

• 平均得分58.4，超越所有同量级推理导向模型
• MathVerse 55.4分：排名第一，领先VL-Cogito（54.3）
• ChartQA 83.7分：刷新该数据集记录
• LogicVista 48.9分：与VL-Cogito并列第一

特别值得注意的是，在仅使用3K训练样本的冷启动设置下，MMR1甚至超越了使用10倍数据量的Qwen2.5-VL-7B模型，充分证明了VAS框架的数据利用效率优势。

2. 消融实验验证VAS有效性：每个模块都不可或缺

图6对比了不同优化策略的效果：

• 基础模型（Qwen2.5-VL-3B）平均得分48.7
• 仅添加冷启动SFT无提升（48.7）
• GRPO训练提升至51.8
• VAS框架最终达到52.9，相对提升8.6%

这组实验清晰地表明：没有VAS的冷启动训练就像"在黑暗中摸索"——即使有强化学习（GRPO）加持，性能提升也非常有限。只有结合VAS的智能采样机制，才能让小数据训练真正"有的放矢"。

3. VPS动态演化规律：模型学习过程的"成长曲线"

通过追踪训练过程中的VPS分布（图7），发现两个关键现象：

1. VPS分布逐渐右移：高价值样本比例随训练增加（模型越来越会挑题了）
2. 权重转移矩阵对角线聚集：样本价值评估趋于稳定（模型形成了稳定的"判断力"）

这种演化模式与人类学习过程高度相似——初学者可能分不清哪些知识点重要，随着学习深入会逐渐形成对"价值内容"的判断能力，学习效率也随之提升。

推理过程可视化：几何题求解实例

图8展示了MMR1解决几何问题的完整推理链：

1. 信息解析：识别三角形ABC中∠A=80°、∠B=60°、DE∥BC
2. 目标定位：求∠CED的度数
3. 策略规划：先计算∠C，再利用平行线性质
4. 执行验证：通过两种方法确认∠CED=140°

这个案例生动展示了VAS框架如何提升推理质量——模型不仅能正确解题，还展现出类似人类的"解题思路"：先明确已知条件，再制定解题策略，最后通过多种方法交叉验证。这种结构化推理能力在冷启动场景下尤为可贵，说明VAS不仅提升了数据效率，更优化了模型的认知方式。

未来工作与局限性：冷启动学习的下一步

可改进方向

1. 多模态VPS扩展：当前VPS主要基于文本模态，需进一步融合视觉特征（如图表、公式布局等空间信息）
2. 在线学习场景适配：动态调整λ参数以适应流式数据（就像老师需要根据学生实时反馈调整教学计划）
3. 小样本泛化性：在<1K样本的极端场景下的鲁棒性（真正的"从零开始学数学"）

潜在挑战

• VPS计算增加约15%训练成本（智能教练也需要额外开销）
• 对超参数较敏感，部署时需针对任务微调（不同学科需要不同的教学方法）
• 在非推理类任务（如生成式任务）中的适用性待验证（目前专长是解题，创作能力如何？）

尽管存在这些挑战，MMR1的VAS框架无疑为小数据场景下的多模态学习提供了新思路。在数据标注成本居高不下的今天，这种"用更少数据学更多知识"的能力，可能会成为下一代AI模型的核心竞争力。