RL hace que los MLLMs vean mejor que SFT

¿Por qué algunos modelos multimodales describen una imagen con detalle sorprendente mientras otros pasan por alto lo evidente? La respuesta está en la forma de entrenamiento. El aprendizaje por refuerzo RL enseña a los modelos a priorizar respuestas que reciben una recompensa, a diferencia del afinado supervisado SFT que se limita a imitar ejemplos etiquetados. Ese aprendizaje basado en recompensas afina la atención visual del modelo, permitiéndole centrar su procesamiento en partes relevantes de la imagen, como detectar un pájaro diminuto en una rama lejana o distinguir materiales y texturas sutiles.

Investigaciones recientes han demostrado que RL puede producir mejoras notables en precisión visual con menos tiempo de entrenamiento y menor gasto computacional que los enfoques tradicionales. Un ejemplo práctico es el método PIVOT que traduce esa idea en una receta sencilla para construir 'ojos' más robustos en modelos multimodales, mejorando la capacidad de respuesta a preguntas visuales complejas sin escalar exponencialmente la infraestructura. En la práctica esto significa interfaces visuales que entienden escenas con la precisión de un fotógrafo experimentado y sistemas capaces de ejecutar agentes IA que interpretan y actúan sobre información visual en entornos empresariales.

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