R1-Omni – 阿里通義開源的全模態(tài)大語(yǔ)言模型

R1-Omni是阿里通義推出的一款基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLVR）技術(shù)的全模態(tài)大語(yǔ)言模型，專注于情感識(shí)別任務(wù)。通過整合視覺與音頻信息，R1-Omni能夠清晰地闡釋情感識(shí)別的推理過程，展現(xiàn)出其卓越的情感理解能力。在多個(gè)情感識(shí)別數(shù)據(jù)集上，R1-Omni的表現(xiàn)明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的監(jiān)督微調(diào)（SFT）模型，尤其在分布外場(chǎng)景中展現(xiàn)了優(yōu)異的泛化能力。

R1-Omni是什么

R1-Omni是阿里通義推出的一款全模態(tài)大語(yǔ)言模型，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLVR）架構(gòu)，專注于情感識(shí)別。它通過結(jié)合視覺和音頻數(shù)據(jù)，能夠清晰解釋情感識(shí)別的推理過程，展現(xiàn)強(qiáng)大的情感理解能力。在多個(gè)情感識(shí)別數(shù)據(jù)集中，R1-Omni的表現(xiàn)顯著優(yōu)于監(jiān)督微調(diào)（SFT）模型，并在分布外場(chǎng)景中表現(xiàn)出色，具備極強(qiáng)的泛化能力。

R1-Omni的主要功能

• 多模態(tài)情感分析：R1-Omni能夠同時(shí)處理視覺和音頻信息，準(zhǔn)確識(shí)別視頻或音頻內(nèi)容中所表達(dá)的情感。
• 可解釋的推理過程：模型不僅提供情感識(shí)別結(jié)果，還能生成詳細(xì)的推理過程，封裝在特定標(biāo)簽內(nèi)，解釋如何整合視覺和音頻線索得出預(yù)測(cè)，從而增強(qiáng)可解釋性。
• 基于RLVR的訓(xùn)練：R1-Omni采用RLVR訓(xùn)練范式，通過可驗(yàn)證獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)直接評(píng)估輸出，簡(jiǎn)化了獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，同時(shí)確保與任務(wù)內(nèi)在正確性標(biāo)準(zhǔn)的一致性。
• GRPO方法應(yīng)用：結(jié)合生成相對(duì)策略優(yōu)化（GRPO）方法，直接比較生成的響應(yīng)組，避免了使用額外的評(píng)論家模型，增強(qiáng)了模型區(qū)分高質(zhì)量與低質(zhì)量輸出的能力。
• 推理能力增強(qiáng)：與其他基線模型相比，R1-Omni提供了更連貫、準(zhǔn)確和可解釋的推理過程。
• 理解能力提高：在多個(gè)情感識(shí)別數(shù)據(jù)集上，R1-Omni的情感識(shí)別準(zhǔn)確率顯著高于其他模型。
• 泛化能力更強(qiáng)：在分布外（OOD）數(shù)據(jù)集上，R1-Omni表現(xiàn)優(yōu)異，能夠更好地適應(yīng)未見場(chǎng)景。

R1-Omni的技術(shù)原理

• RLVR訓(xùn)練范式：RLVR是一種新型訓(xùn)練方式，核心思想是基于驗(yàn)證函數(shù)直接評(píng)估模型輸出，無需依賴傳統(tǒng)的人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）中的獎(jiǎng)勵(lì)模型。給定輸入問題q，策略模型πθ生成響應(yīng)o，然后使用可驗(yàn)證獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)R(q,o)進(jìn)行評(píng)估，優(yōu)化目標(biāo)是最大化驗(yàn)證獎(jiǎng)勵(lì)減去基于KL散度的正則化項(xiàng)，簡(jiǎn)化了獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，確保了與任務(wù)內(nèi)在正確性的一致性。
• GRPO方法：GRPO（生成相對(duì)策略優(yōu)化）是改進(jìn)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，與傳統(tǒng)的近端策略優(yōu)化（PPO）不同，GRPO避免了使用額外的評(píng)論家模型，直接比較生成的響應(yīng)組。針對(duì)一個(gè)問題q，采樣多組輸出{o1,o2,…,oG}，計(jì)算每個(gè)輸出的獎(jiǎng)勵(lì)分{r1,r2,…,rG}，并對(duì)這些獎(jiǎng)勵(lì)分進(jìn)行歸一化處理，形成相對(duì)獎(jiǎng)勵(lì)，更直接地反映同一問題下不同輸出的優(yōu)劣關(guān)系。
• 冷啟動(dòng)策略：R1-Omni的模型構(gòu)建受DeepSeek-R1啟發(fā)，采用冷啟動(dòng)策略。在包含232個(gè)可解釋多模態(tài)情感推理數(shù)據(jù)集（EMER）樣本和348個(gè)手動(dòng)標(biāo)注的HumanOmni數(shù)據(jù)集樣本的組合數(shù)據(jù)集上，對(duì)HumanOmni-0.5B進(jìn)行微調(diào)，賦予模型初步的推理能力，并了解視覺和音頻線索在情感識(shí)別中的作用，隨后通過RLVR訓(xùn)練進(jìn)一步優(yōu)化模型。
• 獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)：在RLVR訓(xùn)練過程中，獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)由準(zhǔn)確率獎(jiǎng)勵(lì)和格式獎(jiǎng)勵(lì)兩部分組成。準(zhǔn)確率獎(jiǎng)勵(lì)用于評(píng)估預(yù)測(cè)情感與真實(shí)情感的匹配度，格式獎(jiǎng)勵(lì)保障模型輸出符合指定的HTML標(biāo)簽格式，從而確保情感識(shí)別的準(zhǔn)確性與輸出的可解釋性。
• 模型輸出格式：R1-Omni的輸出包括推理過程和最終情感標(biāo)簽。推理過程封裝在<think></think>標(biāo)簽內(nèi)，解釋模型如何整合視覺和音頻線索得出預(yù)測(cè)；最終情感標(biāo)簽封裝在<answer></answer>標(biāo)簽內(nèi)，表示預(yù)測(cè)的情感。提供情感識(shí)別結(jié)果和詳細(xì)推理過程，增強(qiáng)了模型的可解釋性。

R1-Omni的項(xiàng)目地址

• Github倉(cāng)庫(kù)：https://github.com/HumanMLLM/R1-Omni
• HuggingFace模型庫(kù)：https://huggingface.co/StarJiaxing/R1-Omni-0.5B
• arXiv技術(shù)論文：https://arxiv.org/pdf/2503.05379

R1-Omni的應(yīng)用場(chǎng)景

• 情感分析：適用于社交媒體管理、輿情監(jiān)測(cè)和消費(fèi)者情感分析等場(chǎng)景，幫助企業(yè)更有效地與目標(biāo)用戶互動(dòng)。
• 內(nèi)容創(chuàng)作輔助：可結(jié)合AI繪畫與寫作工具，為市場(chǎng)營(yíng)銷和廣告創(chuàng)意提供優(yōu)質(zhì)解決方案。
• 心理健康評(píng)估：R1-Omni能夠分析患者的情緒表達(dá)，輔助心理健康專業(yè)人士進(jìn)行評(píng)估和干預(yù)。
• 教育領(lǐng)域：在在線教育中，R1-Omni可分析學(xué)生的情緒反應(yīng)，幫助教師調(diào)整教學(xué)策略。