一、项目概述
本文介绍的是UC伯克利等高校最新提出的多模态大模型微调方法——RL4VLM。该方法通过强化学习直接对模型进行微调，无需人类反馈，使模型能够做出决策。RL4VLM的研究成果已在GitHub开源，论文预印本也已上线。

二、主要功能
决策能力提升：RL4VLM使多模态大模型学会看图玩扑克、算“12点”等任务，表现超越了GPT-4v。
环境反馈奖励：奖励信息直接来源于环境，无需依赖人类反馈。
任务平台环境：建立一个平台，支持探索如何进一步提升模型性能。

三、使用方法
输入状态：系统将任务的当前状态，以图片和文字描述的形式输入多模态大模型。
输出思维链：模型输出一段思维链后，以文字形式输出要执行的动作。
环境交互：动作信息输入到对应环境，获得奖励值，用于强化学习训练。

四、适用场景
视觉识别与语言理解任务：需要模型同时处理视觉和语言信息的场景。
具身智能环境：如ALFWorld等环境，用于评估和训练模型的具身智能能力。

五、适用人群
AI研究者：对多模态学习和强化学习感兴趣的研究者。
软件开发者：希望将先进AI技术集成到自己产品中的开发者。
教育工作者：利用该技术进行教学或研究教育领域的AI应用。

六、优缺点介绍
优点：
无需人类反馈：减少了对人类标注数据的依赖。
性能提升：在特定任务上超越了现有的商用模型。
开源代码：便于研究者和开发者学习和应用。
缺点：
特定领域：目前主要针对视觉和语言任务，可能不适用于所有类型的AI任务。
技术门槛：需要一定的技术背景才能有效使用和理解。

七、分类标签推荐
人工智能、强化学习、多模态学习、决策模型、开源项目

论文地址：https://arxiv.org/abs/2405.10292

GitHub：https://github.com/RL4VLM/RL4VLM