Unified Reinforcement and Imitation Learning for Vision-Language Models

📄 arXiv: 2510.19307v1 📥 PDF

作者: Byung-Kwan Lee, Ryo Hachiuma, Yong Man Ro, Yu-Chiang Frank Wang, Yueh-Hua Wu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-22

备注: NeurIPS 2025, Project page: https://byungkwanlee.github.io/RIL-page

💡 一句话要点

提出统一强化与模仿学习(RIL)算法，用于训练轻量级视觉-语言模型。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 视觉-语言模型 强化学习 模仿学习 模型压缩 轻量级模型 文本生成 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有VLM模型规模庞大，难以在资源受限的环境中部署和应用。
  2. RIL算法结合强化学习和模仿学习，使轻量级学生模型模仿大型教师模型，并利用强化信号提升生成能力。
  3. 实验表明，RIL算法显著缩小了与先进VLM的性能差距，甚至在某些情况下超越了它们。

📝 摘要（中文）

视觉-语言模型(VLM)取得了显著进展，但其庞大的规模使其在资源受限的环境中难以应用。本文提出了一种新颖而高效的训练算法——统一强化与模仿学习(RIL)，旨在创建强大的轻量级VLM。RIL独特地结合了强化学习和对抗模仿学习的优势，使较小的学生VLM不仅能够模仿大型教师模型复杂的文本生成能力，还能通过强化信号系统地提高其生成能力。模仿框架的关键在于基于LLM的判别器，它能巧妙地区分学生和教师的输出，并辅以多个大型教师VLM的指导，以确保学习的多样性。这种统一的学习策略，利用强化和模仿，使学生模型能够获得显著的性能提升，使其与领先的闭源VLM相媲美。在各种视觉-语言基准上的大量实验表明，RIL显著缩小了与最先进的开源和闭源VLM的性能差距，并在某些情况下超越了它们。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉-语言模型（VLM）通常参数量巨大，计算成本高昂，难以在边缘设备或资源受限的环境中部署。现有方法通常依赖于大规模预训练，然后进行微调，但这种方式难以训练出既高效又强大的小型VLM。

核心思路：本文的核心思路是结合强化学习和模仿学习的优势，通过模仿学习让学生模型学习教师模型的行为，并通过强化学习探索更优的策略。具体来说，学生模型通过模仿学习教师模型的文本生成能力，同时利用强化学习信号来优化生成策略，从而在保持模型轻量化的同时，提升性能。

技术框架：RIL框架包含一个学生VLM，多个教师VLM和一个基于LLM的判别器。学生VLM负责生成文本，教师VLM提供模仿学习的目标，判别器用于区分学生和教师的输出。训练过程包括模仿学习阶段和强化学习阶段。在模仿学习阶段，学生VLM学习模仿教师VLM的输出。在强化学习阶段，学生VLM根据判别器的反馈进行策略优化。

关键创新：RIL的关键创新在于统一了强化学习和模仿学习，并使用基于LLM的判别器来提供更准确的奖励信号。传统的模仿学习可能导致模型陷入局部最优，而强化学习可以帮助模型探索更优的策略。基于LLM的判别器能够更准确地评估生成文本的质量，从而提供更有效的奖励信号。

关键设计：在模仿学习阶段，使用交叉熵损失函数来衡量学生模型和教师模型输出之间的差异。在强化学习阶段，使用策略梯度算法来优化学生模型的生成策略。判别器采用预训练的LLM，并使用少量数据进行微调，以区分学生模型和教师模型的输出。具体参数设置（如学习率、奖励函数等）根据具体任务进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，RIL算法在多个视觉-语言基准测试中取得了显著的性能提升。例如，在图像描述生成任务中，RIL算法训练的学生模型在CIDEr指标上超越了多个开源和闭源的VLM模型。此外，RIL算法还显著缩小了与最先进模型的性能差距，并在某些情况下超越了它们，证明了该算法的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种资源受限的视觉-语言任务，例如移动设备上的图像描述生成、智能助手的视觉问答等。通过训练轻量级且高性能的VLM，可以降低计算成本，提高响应速度，并扩展VLM的应用范围。未来，该方法有望应用于机器人控制、自动驾驶等领域，实现更智能、更高效的人机交互。

📄 摘要（原文）

Vision-Language Models (VLMs) have achieved remarkable progress, yet their large scale often renders them impractical for resource-constrained environments. This paper introduces Unified Reinforcement and Imitation Learning (RIL), a novel and efficient training algorithm designed to create powerful, lightweight VLMs. RIL distinctively combines the strengths of reinforcement learning with adversarial imitation learning. This enables smaller student VLMs not only to mimic the sophisticated text generation of large teacher models but also to systematically improve their generative capabilities through reinforcement signals. Key to our imitation framework is an LLM-based discriminator that adeptly distinguishes between student and teacher outputs, complemented by guidance from multiple large teacher VLMs to ensure diverse learning. This unified learning strategy, leveraging both reinforcement and imitation, empowers student models to achieve significant performance gains, making them competitive with leading closed-source VLMs. Extensive experiments on diverse vision-language benchmarks demonstrate that RIL significantly narrows the performance gap with state-of-the-art open- and closed-source VLMs and, in several instances, surpasses them.