显著超越SFT，o1/DeepSeek-R1背后秘诀也能用于多模态大模型了

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o1/DeepSeek-R1背后秘诀也能扩展到多模态了！
举个例子，提问多模态大模型：“什么宝可梦可以释放技能十万伏特”时，模型通过推理过程准确找出皮卡丘对应的坐标框，展示出模型的泛化能力。

这是来自上海交大、上海AI Lab、港中文大学的研究人员推出的视觉强化微调开源项目——Visual-RFT (Visual Reinforcement Fine-Tuning)， 只需10~1000条数据，就能通过思考过程和基于规则的监督提升多模态大模型的性能。

具体来说，他们将DeepSeek-R1背后的基于规则奖励的强化学习方法和OpenAI的强化微调（Reinforcement Fine-Tuning，RFT）范式，成功从纯文本大语言模型拓展到了视觉语言大模型（LVLM）。
通过针对视觉的细分类、目标检测等任务设计对应的规则奖励，Visual-RFT打破了DeepSeek-R1方法局限于文本、数学推理、代码等少数领域的认知，为视觉语言模型的训练开辟了全新路径。
下面具体来看。
从R1到Visual-RFT：强化学习的多模态突破

OpenAI o1主打的强化微调能力（Reinforcement Fine-Tuning）能只用少量样本就将o1迁移到新的任务上。
最近DeepSeek-R1解释了o1模型背后的强推理能力来自基于可验证奖励（Verified Rewards）/规则奖励（Rule-based Verifier）的强化学习策略。
不过，目前主流的认知在于这种基于规则奖励的方法只适用于数学推理、代码等少数便于验证的任务。
而在Visual-RFT中，研究人员将这一策略迁移到了视觉语言模型。
通过对细分类、目标检测等任务建立对应的可验证规则奖励，研究解决了传统方法在视觉领域中的局限性，只需少量微调样本就实现了更高效、泛化性更强的视觉理解与推理能力。
传统的视觉指令微调（Visual Instruction Tuning/Supervised Fine-Tuning，SFT）需要海量数据对模型微调，在数据量有限（例如某些难以收集数据的特定学科场景）的情况下带来的提升有限。
与之不同，新研究提出的视觉强化微调（Visual Reinforcement Fine-Tuning）具有少样本学习能力和更强的泛化性，在数据量有限的场景下相比指令微调具有很大的优势。
为验证Visual-RFT（视觉强化微调）的的泛化能力和普适性，力求对视觉领域的全面覆盖，研究人员在多个视觉感知任务上对Visual-RFT进行验证，包含Detection，Classification，Grounding等。
其中，Visual-RFT在open vocabulary，few-shot learning等设定下，仅仅通过非常少量的数据就取得了显著的性能提升，轻松实现能力的迁移，且结果明显优于SFT的微调方法。
在Reasoning Grounding（推理定位）的测试中，Visual-RFT展现出强大的视觉推理能力。
评测结果如下图所示：

为了在视觉多模态领域验证可验证奖励的作用，研究人员提出了使用基于IoU的verified reward奖励应用于detection和grounding等任务，使用基于分类正确判断的cls reward用于classification任务。

部分推理定位结果显示，通过引入思考过程和强化学习策略，Visual-RFT（多模态强化微调）显著超越SFT，更加准确地定位物体。
如询问模型，图中的运动员在水下依然保持清晰的视野需要带什么物体时候，通过传统指令微调的方法模型直接将整个运动员框出。
而Visual-RFT通过引入推理过程准确地指出防水眼睛及其所在的位置并准确框出。

部分推理细粒度分类结果也展示了相同结论。

小结一下，相比于传统的视觉指令微调（Visual Instruction/Supervised Fine-Tuning），Visual-RFT（视觉强化微调）通过强化学习方法，对问题进行深入的think分析取得更佳推理性能，相较于传统的指令微调（SFT）方法取得显著提升。
Visual-RFT实验结果

Visual-RFT（视觉强化微调）在各大图文感知任务中均展现出强大的性能。
实验主要基于视觉语言大模型基座QWen2-VL 2B/7B模型，和传统的监督微调（Supervised Fine-Tuning）方法进行对比。
在开放目标检测、少样本检测、细粒度分类和推理定位任务上，Visual-RFT相比SFT全面实现了性能提升。
值得一提的是，该研究的测试数据既包含COCO、LVIS等通用场景，又包含从互联网中收集的卡通人物等开放场景数据。只需要几十条数据，模型通过Visual-RFT可以学会检测某动漫中的史莱姆形象。
实验结果广泛验证了Visual-RFT的卓越性能和鲁棒性。

目前，包含训练、评测代码，数据在内，Visual-RFT项目已全面开源。
项目地址：https://github.com/Liuziyu77/Visual-RFT