LMM-R1

LMM-R1 是 OpenRLHF 项目的一个分支，旨在为多模态任务提供高性能的 LMM 强化学习基础设施，以便能够重现 DeepSeek-R1 的成果。LMM-R1 支持使用 PPO、REINFORCE++ 和 RLOO 算法进行 LMM 训练，并相较于 R1-V 实现了 4.7 倍的速度提升（RLOO）。

主要特点：

1. 多模型支持：LMM-R1 支持多种模型的训练，包括 Qwen2-VL 和 Qwen2.5-VL。
2. 高效训练：基于 Ray 的分布式 PPO 和 REINFORCE++ 及 RLOO 实现，能够加速训练过程。
3. 丰富功能：支持 RLHF 完全微调、远程奖励模型、多种奖励模型、FlashAttention2、QLoRA 以及 LoRA 等多种功能。
4. 数据准备：支持多模态提示数据集，兼容 OpenAI 的消息格式。

使用场景：

• 教育和研究：可用于开发和测试多模态任务的模型，例如在数学和图像识别领域的应用。
• 实际应用：适用于需要深度推理和多模态理解的工业场景，如自动化问答系统、智能助手、数据分析等。
• 高效模型训练：对大型模型（如超70亿参数的模型）进行高效的微调和优化，适合大规模部署的需求。

LMM-R1 结合了最新的强化学习技术与多模态处理能力，是进行深度学习研究和应用开发的优秀选项。