Virgo：复制类o1 MLLM的初步探索

在论文《Virgo: A Preliminary Exploration on Reproducing o1-like MLLM》中，研究人员深入探讨了创新的慢思考推理系统领域，这些系统延长了大型语言模型（LLMs）的推理时间。该研究因其专注于将这些系统调整为多模态大型语言模型（MLLMs）而脱颖而出，这些模型可以跨越各种模态处理复杂数据。作者介绍了Virgo，这是一种通过用文本长篇思考数据对MLLM进行微调来培养多模态慢思考能力的系统。研究的一个关键观点是，在增强MLLM的慢思考能力方面，文本推理可能优于视觉推理。这一观点很重要，因为它表明语言模型组件对慢思考能力至关重要，并且可以应用于不同的模态。对于那些对AI推理系统的未来以及语言和多模态数据处理整合感兴趣的人来说，这篇论文展示了更先进的慢思考推理系统潜力的一瞥。- 最近，慢思考推理系统引起了广泛关注。 - 多模态大型语言模型（MLLMs）逐渐受到关注。 - 通过微调MLLMs并使用少量文本长篇思考数据，开发了多模态慢思考系统Virgo。 - 自然语言表达的长篇推理过程可以有效转移到MLLMs中。 - 文本推理数据比视觉推理数据更有效引发MLLMs的慢思考能力。 - 慢思考能力与语言模型组件密切相关，可以在不同模态或领域之间进行转移。 - 这一发现可用于指导更强大的慢思考推理系统的开发。资源可在https://github.com/RUCAIBox/Virgo上找到。