只用强化学习来微调，无需人类反馈，就能让多模态大模型学会做决策!
这种方法得到的模型，已经学会了看图玩扑克、算“12点”等任务，表现甚至超越了GPT-4v。
这是来自UC伯克利等高校最新提出的微调方法，研究阵容也是相当豪华：
图灵奖三巨头之一、Meta首席AI科学家、纽约大学教授LeCun
UC伯克利大牛、ALOHA团队成员Sergry Levine
ResNeXt一作、Sora基础技术DiT作者谢赛宁
香港大学数据科学学院院长、UC伯克利教授马毅
该方法名为RL4VLM，论文预印本已经上线，相关代码也已在GitHub中开源。
RL4VLM提出了一种新的算法框架，直接使用强化学习方法对多模态大模型进行微调。
其中奖励信息直接来源于环境当中，摆脱了RLHF中对于人类反馈的需要，从而直接赋予了多模态模型决策能力。
对于RL4VLM的意义，参与了这项工作的马毅教授这样说：
一方面希望大家对模型真实性能有更客观清醒的认识;另一方面，也希望能建立一个平台，支持探索如何进一步提升模型性能。
那么，用这种方法微调出来的多模态大模型，都能让智能体学会哪些能力呢?
多模态决策能力超GPT-4v
为了评估训练出的多模态大模型给智能体带来的能力，作者一共使用了两类物种评测任务：
第一类任务(a-d) 主要考验模型利用图像中的细粒度视觉信息做决策的能力，包括对于数字的识别能力和利用识别的数字进行逻辑推理的能力
第二类任务(e)主要考察多模态大模型在具身智能环境中的视觉语义推理能力。
具体来说，这五个任务分别是：
a.数轴(Numberline)：模型需要通过输出“+” 或者 “-”，将当前数字移动到目标数字
b.简易12点(EZPoint)：模型需要识别两张牌，并用加号和乘号运算“12点”
c.24点(Point24): 模型需要识别四张牌，并用加减乘除和括号运算“24点”
d.21点(Blackjack)：模型需要通过牌面上的信息来决定“要牌”或者“停牌”
e.ALFWorld：一个标准具身智能环境
其中任务a-d为作者的原创任务，任务e的ALFWorld是微软等于2020年提出的开源具身智能任务集。
实验结果表明，直接使用强化学习微调7B的多模态模型之后，能使其在两类决策问题上的表现超过商用模型GPT-4v Gemini，同时也能超过传统的监督微调(SFT)方法。
而在ALFWorld的具身智能任务中，作者的模型也取得了最高的平均分，特别是在单物体拾取任务上表现尤为突出。
先生成思维链，再做决策
这套VLM智能体主要解决的是需要视觉识别和语言理解的任务，它的工作流程是这样的：
首先，对于每一个任务，系统会直接将该任务的当前状态，以图片和文字描述的形式输入多模态大模型，并要求模型输出一段思维链之后，再以文字形式输出要执行的动作。
最后将，动作信息会被输入进对应的环境并获得奖励值，该奖励值会被用来进行强化学习训练。
例如下图中，智能体在执行玩21点的任务时，系统直接要求多模态模型根据目前的状态，在输出思维链之后选择“停牌” (stand)或者“拿牌”(hit)，然后直接将对应的动作输入到环境中，得到奖励函数值以及下一个状态。
为了能用直接将强化学习运用到多模态模型的训练中，需要对模型的输入和输出做一些调整，以适应RL训练框架中。
具体来说，作者将任务图像o和任务描述的文本v-in合并后，直接作为当前任务的状态s，即：
s = [o, v-in]
在获得了多模态模型的文字输出v-out以后，该框架直接将其中文字形式的动作(“action: {act}”) 转化为可与环境交互的动作指令a。
接下来把a输入到环境当中，就能获得奖励函数r，以及操作后的下一个状态。
在获得了来自环境的奖励函数r之后，文章利用PPO直接对整个多模态模型进行微调。
而从提示词上看，这项研究采取了如下的提示过程作为多模态模型的输入，并且给出了期望的输出形式：
(其中蓝色的部分是让模型生成思维链提示过程， 红色的部分是告诉模型以文字形式输出动作a)
消融实验结果表明，如果这一过程中不采用思维链，则任务成功率会出现大幅下降。
