Step-R1-V-Mini

Step-R1-V-Mini – 階躍星辰最新推出的多模態(tài)推理模型

Step-R1-V-Mini是一款由階躍星辰最新推出的多模態(tài)推理模型，能夠處理圖文輸入并生成文字輸出。該模型在圖像感知和復(fù)雜推理任務(wù)方面表現(xiàn)出色，具備優(yōu)異的指令遵循和通用能力，尤其在視覺推理、數(shù)學(xué)、代碼及文本推理等領(lǐng)域均處于領(lǐng)先地位。

Step-R1-V-Mini是什么

Step-R1-V-Mini 是階躍星辰最新推出的多模態(tài)推理模型，它支持圖文輸入與文字輸出，能夠精準(zhǔn)感知圖像并完成復(fù)雜的推理任務(wù)。該模型在視覺推理領(lǐng)域尤為突出，同時在數(shù)學(xué)、代碼和文本推理方面也位居前列。通過采用多模態(tài)聯(lián)合強化學(xué)習(xí)機制，基于PPO策略在圖像空間引入可驗證獎勵機制，提升了模型的泛化能力和魯棒性。此外，模型利用多模態(tài)合成數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，有效解決了訓(xùn)練過程中的“蹺蹺板”問題。

主要功能

• 多模態(tài)輸入與輸出：支持圖文輸入和文字輸出，能夠處理圖像與文字信息，并以文字形式輸出推理結(jié)果，具備良好的指令遵循能力。
• 高精度圖像感知與推理：模型能夠高精度識別圖像內(nèi)容，執(zhí)行復(fù)雜的推理任務(wù)，如識別特定地點、分析美食圖片并生成詳盡的菜譜等。在MathVision視覺推理榜單中名列國內(nèi)第一。
• 數(shù)學(xué)問題求解：可以構(gòu)建合理的推理鏈，對復(fù)雜數(shù)學(xué)問題進行逐步解決，包括奧數(shù)難題和幾何題目。
• 邏輯推理分析：通過自主嘗試多種解題思路，確保不遺漏任何良好解決方案。
• 復(fù)雜算法題解答：能夠正確解答LeetCode平臺上難度為“Hard”的算法題。
• 代碼邏輯構(gòu)建：逐步分析用戶需求，構(gòu)建代碼邏輯，并在代碼寫作中進行分析和驗證。
• 文學(xué)創(chuàng)作：深入理解用戶需求，分析創(chuàng)作主題和文學(xué)題材，為事物賦予人類情感的象征意義，增加個性化和創(chuàng)新的表達(dá)風(fēng)格。

技術(shù)原理

• 多模態(tài)聯(lián)合強化學(xué)習(xí)：基于PPO（Proximal Policy Optimization）策略的強化學(xué)習(xí)方法，通過在線生成樣本實時更新模型。引入可驗證獎勵機制，解決圖像空間推理中的復(fù)雜性和混淆問題，相較于傳統(tǒng)方法具備更強的泛化性和魯棒性。
• 高質(zhì)量多模態(tài)數(shù)據(jù)合成：設(shè)計了基于環(huán)境反饋的多模態(tài)數(shù)據(jù)合成鏈路，通過合成可規(guī)模化訓(xùn)練的多模態(tài)推理數(shù)據(jù)，提升文本和視覺的推理能力，解決了訓(xùn)練過程中的“蹺蹺板”問題。
• 冷啟動與多階段強化學(xué)習(xí)：訓(xùn)練過程包括冷啟動和多階段強化學(xué)習(xí)，首先微調(diào)基礎(chǔ)模型，然后進行大規(guī)模強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，最后生成高質(zhì)量SFT數(shù)據(jù)，再次進行SFT訓(xùn)練，最終使用所有領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進行強化學(xué)習(xí)，得到最終模型。

如何使用Step-R1-V-Mini

• 訪問官網(wǎng)：用戶可以訪問階躍AI官網(wǎng)，直接選擇Step-R1-V-Mini模型進行推理任務(wù)。
• 調(diào)用API接口：開發(fā)者和企業(yè)用戶可以通過階躍星辰開放平臺獲取API接口，詳細(xì)文檔和調(diào)用方法可在平臺上找到。
• 視覺推理：用戶可以上傳圖像并提出相關(guān)問題，模型能夠精準(zhǔn)識別圖像并完成復(fù)雜的推理任務(wù)。
• 數(shù)學(xué)與邏輯推理：輸入數(shù)學(xué)問題或邏輯推理題，模型能夠構(gòu)建合理的推理鏈并逐步解決。

應(yīng)用場景

• 圖像識別與分析：能夠高精度感知圖像，迅速識別圖中元素，并進行綜合判斷。
• 物體數(shù)量計算：模型可以識別圖中不同形狀和顏色的物體，進行邏輯推理并得出數(shù)量。
• 菜譜識別：輸入美食圖，模型能夠精準(zhǔn)識別菜品和配料，提供具體用量。
• 多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：處理包含文本和圖像的多模態(tài)數(shù)據(jù)，生成綜合推理結(jié)果。
• 跨模態(tài)推理：將圖像轉(zhuǎn)換為文本描述，使語言模型能夠精確處理和推理圖像信息。

常見問題

• Step-R1-V-Mini可以處理哪些類型的輸入？：該模型支持圖文輸入，能夠處理圖像和文字信息。
• 如何訪問Step-R1-V-Mini的API？：開發(fā)者可以在階躍星辰開放平臺上找到相關(guān)的API文檔和調(diào)用方法。
• Step-R1-V-Mini的主要優(yōu)勢是什么？：該模型具備高精度的圖像感知能力和強大的推理能力，特別是在視覺推理和復(fù)雜數(shù)學(xué)問題上表現(xiàn)卓越。