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：

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：

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？

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：

具体来说，这五个任务分别是：

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。

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：

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。