OM-AI-Lab: VLM-R1 Raih Performa Tertinggi di Open-Compass Math Leaderboard

Nama: VLM-R1

Website/Sumber Utama: https://github.com/om-ai-lab/VLM-R1

Fungsi Utama: Model Vision-Language besar bergaya R1 yang stabil dan generalisasi untuk pemahaman visual

Tipe: Proyek Open Source, Model AI

Cocok Untuk: Peneliti AI, Pengembang model vision-language, Praktisi pembelajaran mesin

Model Harga/Lisensi: Open Source Lihat Detail Lisensi

Highlight Utama: Mencapai performa tertinggi pada Open-Compass Math Leaderboard (di bawah 4B parameter) dan performa state-of-the-art pada OVDEval

Apa Itu VLM-R1?

VLM-R1 adalah Model Vision-Language besar bergaya R1 yang stabil dan dapat digeneralisasi. Dikembangkan oleh om-ai-lab, proyek ini memfokuskan pada peningkatan kemampuan model AI dalam memahami dan menyelesaikan tugas-tugas visual dengan pendekatan reinforcement learning. Sejak pengenalan Deepseek-R1, banyak karya muncul yang berfokus pada reproduksi dan peningkatan model tersebut. VLM-R1 khususnya menggunakan Qwen2.5-VL yang dilatih dengan pendekatan R1 dan SFT (Supervised Fine-Tuning) untuk tugas REC (Referring Expression Comprehension).

Fitur Utama / Andalan

(Disimpulkan dari eksplorasi halaman fitur/dokumentasi)

PELATIHAN GRPO (Generalized Reinforcement of Policy Optimization)

• Deskripsi: Mendukung Fine-tuning penuh untuk GRPO dengan kemampuan untuk membekukan modul visi.
• Manfaat/Contoh: Meningkatkan kemampuan model untuk melakukan generalisasi pada data di luar domain, menjaga performa saat dihadapkan pada data yang tidak pernah dilihat sebelumnya.
• Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut

PELATIHAN LORA (Low-Rank Adaptation)

• Deskripsi: Mendukung fine-tuning LoRA untuk teknik GRPO, yang memungkinkan pelatihan dengan sumber daya komputasi yang lebih terjangkau.
• Manfaat/Contoh: Mengurangi kebutuhan memori dan mempercepat pelatihan model besar tanpa mengorbankan performa secara signifikan.
• Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut

PELATIHAN MULTI-NODE

• Deskripsi: Mendukung pelatihan terdistribusi di beberapa node komputasi.
• Manfaat/Contoh: Memungkinkan pelatihan model besar dengan sumber daya komputasi yang terdistribusi, meningkatkan kecepatan pelatihan secara signifikan.
• Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut

DUKUNGAN INPUT MULTI-GAMBAR

• Deskripsi: Mendukung input beberapa gambar untuk pelatihan model.
• Manfaat/Contoh: Memungkinkan model untuk menganalisis beberapa gambar sekaligus, seperti untuk tugas perbandingan atau analisis perubahan antarmuka GUI.
• Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut

DUKUNGAN UNTUK BERBAGAI MODEL VLM

• Deskripsi: Mendukung berbagai model Vision-Language seperti QwenVL dan InternVL.
• Manfaat/Contoh: Memberikan fleksibilitas untuk memilih model dasar yang paling sesuai dengan kebutuhan penelitian atau aplikasi.
• Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut

Kelebihan (Pros)

(Disimpulkan dari berbagai halaman)

• Menunjukkan kemampuan generalisasi yang lebih baik pada data di luar domain dibandingkan dengan model SFT.
• Mencapai kinerja tertinggi di Open-Compass Math Leaderboard untuk model di bawah 4B parameter.
• Mencapai performa state-of-the-art pada OVDEval untuk deteksi objek dengan kosakata terbuka.
• Mendukung berbagai metode pelatihan termasuk fine-tuning penuh, LoRA, dan multi-node.
• Kode yang terstruktur dengan baik dan dokumentasi yang lengkap untuk mempermudah penggunaan dan eksperimen.

Kekurangan (Cons) / Batasan

(Disimpulkan dari eksplorasi)

• Membutuhkan sumber daya komputasi yang besar untuk pelatihan penuh, terutama untuk model dengan parameter yang banyak.
• Memerlukan dataset gambar yang besar seperti COCO Train2014 yang mungkin membutuhkan ruang penyimpanan signifikan.
• Kemungkinan mengalami kesalahan 'CUDA out of memory' pada perangkat keras dengan GPU terbatas.
• Kurva pembelajaran yang curam bagi pengguna yang baru mengenal teknik reinforcement learning (RL) dalam konteks model vision-language.

Harga / Lisensi

(Dicari secara aktif dari tautan Pricing/License)

Model: Open Source

Lisensi: Menggunakan lisensi open source (spesifik lisensi tidak tercantum secara eksplisit)

Perlu diperhatikan bahwa meskipun proyek ini open source, model-model dasar yang digunakan (seperti Qwen2.5-VL) mungkin memiliki lisensi atau persyaratan penggunaan tersendiri yang perlu diperhatikan.

Contoh Penerapan & Observasi

(Berdasarkan dokumentasi, blog, use cases, komunitas)

• Model VLM-R1 Math - penerapan untuk tugas penalaran matematika, mencapai performa tertinggi pada Open-Compass Math Leaderboard di bawah 4B parameter.
• Model VLM-R1 OVD (Open-Vocabulary Detection) - penerapan untuk tugas deteksi objek dengan kosakata terbuka, mencapai performa state-of-the-art pada OVDEval.
• Model VLM-R1 REC (Referring Expression Comprehension) - penerapan untuk tugas pemahaman ekspresi referensi, menunjukkan kinerja unggul pada data di luar domain.
• Penerapan untuk analisis GUI (Graphic User Interface) - menggunakan input multi-gambar untuk menganalisis screenshot GUI sebelum dan sesudah tindakan pengguna untuk mendeteksi cacat interaksi UI.
• Komunitas aktif pengembangan dengan pembaruan teratur, dengan pembaruan terbaru pada 16 April 2025 yang mendukung pelatihan zero2.