Multimodales RLVR-Pipeline-Tutorial mit Open-MM-RL und GRPO-Export
Das Tutorial nutzt den öffentlich verfügbaren Datensatz TuringEnterprises/Open-MM-RL als Grundlage für multimodales Reasoning mit Reinforcement Learning from Verifiable Rewards (RLVR). Der Walkthrough führt durch das Laden und Inspizieren des Datensatzes, die Analyse von Domänen, Formaten, Fragelängen, Antworttypen und Bildverteilungen sowie die Visualisierung repräsentativer Beispiele. Kernstück ist eine leichtgewichtige Reward-Funktion, die exakte Übereinstimmungen und ähnliche Kriterien prüft. Darüber hinaus wird gezeigt, wie Vision-Language-Prompts strukturiert werden und wie die Pipeline in ein GRPO-kompatibles Exportformat überführt wird. GRPO (Group Relative Policy Optimization) ist eine gängige RL-Trainingsmethode für Sprachmodelle. Der Beitrag richtet sich an Entwickler, die eigene multimodale RL-Trainingsschleifen aufsetzen möchten, und liefert wiederverwendbaren Code für alle Phasen der Pipeline.
- TuringEnterprises/Open-MM-RL dient als Kerndatensatz mit multimodalen Frage-Antwort-Paaren aus verschiedenen Domänen.
- Die Reward-Funktion prüft unter anderem exakte Antwortübereinstimmungen als verifizierbares Signal.
- Vision-Language-Prompts werden systematisch strukturiert und für RL-Training aufbereitet.
- Der Export erfolgt im GRPO-Format (Group Relative Policy Optimization) für nachgelagerte Modelltrainings.
- Das Tutorial analysiert Bildverteilungen, Antworttypen und Fragelängen zur Datensatz-Charakterisierung.
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- TuringEnterprises/Open-MM-RL dient als Kerndatensatz mit multimodalen Frage-Antwort-Paaren aus verschiedenen Domänen.
- Die Reward-Funktion prüft unter anderem exakte Antwortübereinstimmungen als verifizierbares Signal.
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- Der Export erfolgt im GRPO-Format (Group Relative Policy Optimization) für nachgelagerte Modelltrainings.
- Das Tutorial analysiert Bildverteilungen, Antworttypen und Fragelängen zur Datensatz-Charakterisierung.
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