R1-AQA
R1AQA adalah model tanya jawab audio yang dioptimalkan melalui pembelajaran penguatan, mencapai kinerja terbaik.
Terdaftar dalam kategori:
Sumber TerbukaAudioKecerdasan buatan
Deskripsi
R1AQA adalah model audio question answering (AQA) canggih yang didasarkan pada Qwen2Audio7BInstruct, dioptimalkan melalui pembelajaran penguatan (RL) menggunakan algoritma group relative policy optimization (GRPO). Model ini telah mencapai kinerja terbaik di benchmark MMAU Testmini hanya dengan 38k sampel pasca-pelatihan, menunjukkan efektivitas pendekatan berbasis RL dalam tugas AQA tanpa memerlukan dataset besar.
Cara menggunakan R1-AQA?
Untuk menggunakan R1AQA, unduh modelnya dan ikuti instruksi yang diberikan untuk menyiapkan dataset Anda. Anda kemudian dapat menjalankan skrip evaluasi untuk menguji kinerja model dalam tugas audio question answering.
Fitur inti dari R1-AQA:
1️⃣
Kinerja terbaik dalam tugas audio question answering
2️⃣
Dioptimalkan menggunakan teknik pembelajaran penguatan
3️⃣
Memanfaatkan algoritma group relative policy optimization
4️⃣
Hanya memerlukan sejumlah kecil sampel pasca-pelatihan
5️⃣
Mendukung berbagai modalitas audio untuk question answering
Mengapa bisa digunakan R1-AQA?
| # | Kasus Penggunaan | Status | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Meningkatkan mesin pencari berbasis audio | ✅ | |
| # 2 | Meningkatkan fitur aksesibilitas untuk konten audio | ✅ | |
| # 3 | Mengembangkan alat pembelajaran audio interaktif | ✅ | |
Dikembangkan oleh R1-AQA?
Model R1AQA dikembangkan oleh tim peneliti termasuk Gang Li, Jizhong Liu, Heinrich Dinkel, Yadong Niu, Junbo Zhang, dan Jian Luan, yang telah memberikan kontribusi signifikan di bidang audio question answering dan pembelajaran penguatan.