Virgo: A Preliminary Exploration on Reproducing o1-like MLLM

📄 arXiv: 2501.01904v2 📥 PDF

作者: Yifan Du, Zikang Liu, Yifan Li, Wayne Xin Zhao, Yuqi Huo, Bingning Wang, Weipeng Chen, Zheng Liu, Zhongyuan Wang, Ji-Rong Wen

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-01-03 (更新: 2025-02-05)

备注: Technical Report on Slow Thinking with LLMs: Visual Reasoning

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

Virgo：通过文本长程思维数据微调MLLM，探索多模态慢思考推理能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 大型语言模型 慢思考推理 文本微调 视觉推理

📋 核心要点

  1. 多模态大型语言模型（MLLM）实现慢思考推理面临挑战，因为需要处理跨模态的复杂数据语义。
  2. Virgo通过使用少量文本长程思维数据微调MLLM，探索了一种直接有效的方法来实现多模态慢思考推理。
  3. 实验表明，文本推理数据在激发MLLM的慢思考能力方面，可能比视觉推理数据更有效，证明了语言模型组件的重要性。

📝 摘要（中文）

最近，基于大型语言模型（LLMs）的慢思考推理系统通过扩展推理过程中的思考时间而受到广泛关注。将这种能力应用于多模态大型语言模型（MLLMs）的兴趣也日益增长。鉴于MLLMs处理跨不同模态的更复杂的数据语义，实现多模态慢思考系统在直觉上更具挑战性。为了解决这个问题，本文探索了一种直接的方法，即使用少量的文本长程思维数据对一个强大的MLLM进行微调，从而产生一个多模态慢思考系统Virgo（具有长程思维的视觉推理）。我们发现，这些以自然语言表达的长程推理过程可以有效地转移到MLLM。此外，这种文本推理数据在激发MLLM的慢思考能力方面，似乎比视觉推理数据更有效。虽然这项工作是初步的，但它表明慢思考能力从根本上与语言模型组件相关联，可以在模态或领域之间转移。这一发现可以用来指导更强大的慢思考推理系统的开发。我们将在https://github.com/RUCAIBox/Virgo上发布我们的资源。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在探索如何使多模态大型语言模型（MLLM）具备慢思考推理能力。现有方法在处理跨模态复杂数据语义时面临挑战，直接进行视觉推理训练可能效率不高。

核心思路：论文的核心思路是利用文本长程思维数据来微调MLLM，从而赋予其慢思考能力。作者认为，慢思考能力本质上与语言模型组件相关，可以通过文本数据进行有效迁移。这种方法避免了直接进行复杂的视觉推理训练，降低了训练难度。

技术框架：Virgo系统的整体框架是基于一个预训练的MLLM，然后使用文本长程思维数据进行微调。主要流程包括：1）选择一个强大的MLLM作为基础模型；2）收集或生成包含长程推理过程的文本数据；3）使用这些数据对MLLM进行微调，使其学习到慢思考推理的能力。

关键创新：该论文的关键创新在于发现文本推理数据在激发MLLM的慢思考能力方面可能比视觉推理数据更有效。这表明慢思考能力更多地依赖于语言模型本身，而不是特定模态的数据。

关键设计：论文的关键设计在于选择合适的文本长程思维数据。具体的数据选择和处理方法未知，但可以推测需要包含详细的推理步骤和逻辑关系。此外，微调过程中的学习率、batch size等超参数设置也会影响最终效果，但论文中未提及具体数值。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文的主要实验结果表明，使用文本长程思维数据微调MLLM可以有效地提升其慢思考推理能力。虽然具体的性能数据和对比基线未知，但论文强调文本推理数据在激发MLLM慢思考能力方面可能优于视觉推理数据，这是一个重要的发现。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要复杂推理和决策的多模态任务中，例如智能问答、视觉诊断、机器人导航等。通过赋予MLLM慢思考能力，可以提高其在复杂场景下的理解和推理能力，从而提升任务完成的准确性和可靠性。未来，该方法有望应用于更广泛的领域，推动多模态人工智能的发展。

📄 摘要（原文）

Recently, slow-thinking reasoning systems, built upon large language models (LLMs), have garnered widespread attention by scaling the thinking time during inference. There is also growing interest in adapting this capability to multimodal large language models (MLLMs). Given that MLLMs handle more complex data semantics across different modalities, it is intuitively more challenging to implement multimodal slow-thinking systems. To address this issue, in this paper, we explore a straightforward approach by fine-tuning a capable MLLM with a small amount of textual long-form thought data, resulting in a multimodal slow-thinking system, Virgo (Visual reasoning with long thought). We find that these long-form reasoning processes, expressed in natural language, can be effectively transferred to MLLMs. Moreover, it seems that such textual reasoning data can be even more effective than visual reasoning data in eliciting the slow-thinking capacities of MLLMs. While this work is preliminary, it demonstrates that slow-thinking capacities are fundamentally associated with the language model component, which can be transferred across modalities or domains. This finding can be leveraged to guide the development of more powerful slow-thinking reasoning systems. We release our resources at https://github.com/RUCAIBox/Virgo.