Skywork-VL Reward – Skywork AI開源的多模態獎勵模型

Skywork-VL Reward是什么

Skywork-VL Reward是由Skywork AI推出的開源多模態獎勵模型，專為多模態理解與推理任務提供可靠的獎勵信號。該模型基于Qwen2.5-VL-7B-Instruct架構，包含一個額外的獎勵頭結構，通過成對偏好數據進行訓練，以輸出與人類偏好相一致的標量獎勵分數。目前，該模型在VL-RewardBench上取得了73.1的領先成績，并在RewardBench中表現出色，得分高達90.1。Skywork-VL Reward通過混合偏好優化（MPO）顯著增強了多模態推理能力，為多模態強化學習領域開辟了新局面。

Skywork-VL Reward的主要功能

• 多模態輸出評估：對視覺-語言模型（VLM）生成的結果進行質量評估，以判斷其是否符合人類的偏好。
• 獎勵信號提供：輸出標量獎勵分數，反映生成內容的質量及其與人類偏好的匹配程度。
• 支持多種任務：適用多種多模態應用場景，如圖像描述和復雜推理，展現出廣泛的適用性。
• 提升模型性能：通過生成高質量的偏好數據，支持混合偏好優化（MPO），顯著提升多模態推理的能力。

Skywork-VL Reward的技術原理

• 模型架構：模型基于Qwen2.5-VL-7B-Instruct架構，包含視覺編碼器（Vision Transformer）、視覺-語言適配器和語言模型解碼器。在基礎模型上增加了獎勵頭結構，該結構通過全連接層處理最終隱藏狀態，以生成獎勵分數。
• 數據集構建：整合了多個開源偏好數據集（如LLaVA-Critic-113k、Skywork-Reward-Preference-80K-v0.2、RLAIF-V-Dataset）以及內部標注的復雜推理任務數據。通過去重、相似性過濾和偏好判斷過濾等步驟，確保數據的高質量和一致性。利用高級VLM推理器生成高質量的偏好數據，增強模型的泛化能力。
• 訓練方法：采用成對偏好損失函數，通過比較兩個候選響應的優劣進行模型訓練，使其能夠學習相對排名。訓練分為兩個階段，第一階段使用多模態偏好數據進行訓練，第二階段再加入純文本偏好數據，以進一步提升模型在純文本場景下的表現。

Skywork-VL Reward的項目官網

• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/Skywork/Skywork-VL-Reward
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2505.07263

Skywork-VL Reward的應用場景

• 內容生成評估：對多模態內容生成的質量進行評估，例如圖像描述和視頻字幕等，判斷生成內容的準確性及其與人類偏好的契合度。
• 推理任務優化：在復雜的多模態推理任務中，如視覺問答和幾何問題，評估推理過程及結果的合理性，助力優化推理模型。
• 模型對齊：確保多模態模型的輸出與人類的價值觀和道德標準保持一致，避免生成有害或誤導性內容。
• 混合偏好優化（MPO）：作為MPO訓練的核心組成部分，提供高質量的偏好數據，提升多模態模型的推理能力和泛化性能。
• 基準測試：作為多模態任務的基準測試工具，評估和比較不同模型的性能，推動多模態技術的進步。

常見問題

• Skywork-VL Reward如何提升多模態推理能力？通過生成高質量的偏好數據并應用混合偏好優化技術，Skywork-VL Reward能夠顯著提高模型的推理性能。
• 該模型適用于哪些任務？Skywork-VL Reward適用于圖像描述、視覺問答、復雜推理等多種多模態任務。
• 如何訪問Skywork-VL Reward？用戶可以通過HuggingFace模型庫訪問該模型，并查看相關技術論文以獲取更詳細的信息。