Nama: MM-EUREKA
Website/Sumber Utama: https://github.com/ModalMinds/MM-EUREKA
Fungsi Utama: Proyek penelitian untuk mengeksplorasi kemampuan penalaran multimodal dengan pembelajaran penguatan berbasis aturan berskala besar.
Tipe: Proyek Open Source
Cocok Untuk: Peneliti AI, pengembang model pembelajaran mesin, dan komunitas akademik yang fokus pada penalaran multimodal.
Model Harga/Lisensi: Open Source (Apache License 2.0) Lihat Detail Lisensi
Highlight Utama: Model MM-Eureka-Qwen-7B dan MM-Eureka-Qwen-32B menunjukkan performa luar biasa pada benchmark penalaran multimodal seperti MathVista dan MMK12.
Apa Itu MM-EUREKA?
MM-EUREKA adalah proyek open source yang dikembangkan oleh ModalMinds untuk mengeksplorasi batas-batas penalaran multimodal melalui pembelajaran penguatan berbasis aturan (rule-based reinforcement learning) berskala besar. Proyek ini berfokus pada pengembangan model yang mampu memahami dan menalar informasi dari berbagai modalitas, seperti teks dan gambar, dengan hasil yang sangat kompetitif dibandingkan model open source maupun closed source lainnya.
Proyek ini bertujuan untuk memecahkan masalah penalaran kompleks, terutama dalam konteks multidisiplin K12 dan penalaran matematis, dengan merilis model seperti MM-Eureka-Qwen-7B dan MM-Eureka-Qwen-32B, serta dataset MMK12 yang berisi 15.000 sampel berkualitas tinggi. MM-EUREKA juga menyediakan kode sumber lengkap, laporan teknis, dan model terlatih untuk mendukung penelitian lebih lanjut di bidang ini.
Fitur Utama / Andalan
(Disimpulkan dari eksplorasi halaman fitur/dokumentasi)
Multimodal RFT Support
- Deskripsi: Mendukung model bahasa-visual (Vision-Language Models) seperti InternVL dan Qwen2.5-VL untuk penalaran multimodal.
- Manfaat/Contoh: Memungkinkan pelatihan model untuk memahami hubungan antara teks dan gambar, misalnya dalam soal matematika berbasis visual.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
Enhanced Online Filtering
- Deskripsi: Memfilter pengalaman berdasarkan Accuracy Reward selama pelatihan untuk meningkatkan kualitas data.
- Manfaat/Contoh: Meningkatkan efisiensi pelatihan dengan hanya menggunakan data yang relevan dan akurat.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
Algoritma ADORA dan DAPO
- Deskripsi: Mendukung algoritma canggih seperti ADORA (Adaptive Online Rollout Adjustment) dan DAPO untuk optimasi pelatihan.
- Manfaat/Contoh: Memberikan fleksibilitas dalam penyesuaian pelatihan untuk hasil yang lebih baik pada tugas penalaran.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
Kelebihan (Pros)
(Disimpulkan dari berbagai halaman)
- Performa tinggi pada benchmark penalaran multimodal, seperti MathVista (73.0 untuk MM-Eureka-Qwen-7B) dan MMK12 (72.3 untuk MM-Eureka-Qwen-32B).
- Dataset MMK12 yang kaya dengan 15.000 sampel berkualitas tinggi untuk mendukung penelitian.
- Kode sumber, model, dan laporan teknis sepenuhnya open source, memungkinkan kolaborasi dan pengembangan lebih lanjut.
Kekurangan (Cons) / Batasan
(Disimpulkan dari eksplorasi)
- Memerlukan keahlian teknis yang tinggi untuk mengimplementasikan dan melatih model secara custom.
- Dokumentasi untuk pengguna pemula masih terbatas, terutama bagi mereka yang tidak terbiasa dengan reinforcement learning.
Harga / Lisensi
(Dicari secara aktif dari tautan Pricing/License)
Model: Open Source
Lisensi: Apache License 2.0 Lihat File Lisensi
Contoh Penerapan & Observasi
(Berdasarkan dokumentasi, blog, use cases, komunitas)
- Penggunaan dalam penalaran matematis berbasis visual, seperti menyelesaikan soal matematika dengan gambar.
- Penerapan pada tugas multidisiplin K12, mencakup Matematika, Fisika, Kimia, dan Biologi.
- Dokumentasi teknis lengkap tersedia di laporan teknis.
- Komunitas aktif dapat diakses melalui grup WeChat dengan memindai QR code di halaman utama di sini.
Tanggapan (0 )