R1-AQA
R1AQA - это модель аудио-вопросов и ответов, оптимизированная с помощью обучения с подкреплением, демонстрирующая выдающиеся результаты.
Перечислено в категориях:
Открытый исходный кодАудиоИскусственный интеллект
Описание
R1AQA — это продвинутая модель аудио ответов на вопросы (AQA), основанная на Qwen2Audio7BInstruct, оптимизированная с помощью обучения с подкреплением (RL) с использованием алгоритма оптимизации относительной политики группы (GRPO). Она достигла передовых результатов на бенчмарке MMAU Testmini с использованием всего 38k образцов после обучения, что демонстрирует эффективность подходов на основе RL в задачах AQA без необходимости в больших наборах данных.
Как использовать R1-AQA?
Чтобы использовать R1AQA, загрузите модель и следуйте предоставленным инструкциям для подготовки вашего набора данных. Затем вы можете запустить скрипты оценки, чтобы протестировать производительность модели в задачах аудио ответов на вопросы.
Основные функции R1-AQA:
1️⃣
Передовые результаты в задачах аудио ответов на вопросы
2️⃣
Оптимизирована с использованием техник обучения с подкреплением
3️⃣
Использует алгоритм оптимизации относительной политики группы
4️⃣
Требует всего лишь небольшого количества образцов после обучения
5️⃣
Поддерживает различные аудио модальности для ответов на вопросы
Почему использовать R1-AQA?
| # | Сценарий использования | Статус | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Улучшение аудио поисковых систем | ✅ | |
| # 2 | Повышение доступности функций для аудио контента | ✅ | |
| # 3 | Разработка интерактивных аудио обучающих инструментов | ✅ | |
Разработано R1-AQA?
Модель R1AQA разработана командой исследователей, включая Ганга Ли, Цзижун Лиу, Хайнриха Динкеля, Ядона Ню, Цзунбо Чжана и Цзянь Луаня, которые внесли значительный вклад в область аудио ответов на вопросы и обучения с подкреплением.