o1的风又吹到多模态，直接吹翻了GPT-4o-mini

开源LLaVA-o1：一个设计用于进行自主多阶段推理的新型VLM。与思维链提示不同，LLaVA-o1独立地参与到总结、视觉解释、逻辑推理和结论生成的顺序阶段。

LLaVA-o1超过了一些更大甚至是闭源模型的性能，例如Gemini-1.5-pro、GPT-4o-mini和Llama-3.2-90B-Vision-Instruct。

基础模型与LLaVA-o1的比较。基础模型Llama-3.2-11B-Vision-Instruct在推理过程中有明显的缺陷，整个推理过程中出现了几个错误。相比之下，LLaVA-o1首先概述问题，从图像中解释相关信息，然后进行逐步推理过程，并最终得出一个有充分支持的结论。

LLaVA-o1如何炼成

LLaVA-o1模型的结构化推理框架，专门的数据集和训练方法，以及推理时的阶段性束搜索策略，来提高模型在复杂任务中的推理能力和扩展性。

1. 结构化推理阶段：

• 总结阶段（Summary Stage）：LLaVA-o1在这一阶段提供对问题的高层次总结，概述它打算解决的问题的主要方面。
• 图像描述阶段（Caption Stage）：如果存在图像，LLaVA-o1提供与问题相关的图像元素的简洁概述，帮助理解多模态输入。
• 推理阶段（Reasoning Stage）：在初始总结的基础上，LLaVA-o1进行结构化、逻辑推理，得出初步答案。
• 结论阶段（Conclusion Stage）：在最后阶段，LLaVA-o1根据前面的推理综合答案。结论阶段的输出是直接提供给用户的响应，而前三个阶段是内部的“隐藏阶段”，代表LLaVA-o1的推理过程。
• 四对特殊标签：<SUMMARY></SUMMARY>、<CAPTION></CAPTION>、<REASONING></REASONING>和<CONCLUSION></CONCLUSION>

2. 数据准备和模型训练：

• 由于现有的视觉问题回答（VQA）数据集缺乏训练LLaVA-o1所需的详细推理过程，研究者们编译了一个新的数据集LLaVA-o1-100k，整合了多个广泛使用的VQA数据集的样本。
• 使用GPT-4o生成包括总结、图像描述、推理和结论的详细推理过程，并将这些编译成LLaVA-o1-100k数据集。
• 选择了Llama-3.2-11B-Vision-Instruct模型作为基础模型，并使用LLaVA-o1-100k数据集进行全参数微调。

1. 有效的推理时扩展使用阶段性束搜索：

• 训练完成后的目标是在推理期间进一步增强模型的推理能力。LLaVA-o1的输出设计为结构化，提供了理想的粒度，用于推理时扩展。
• 采用阶段性束搜索方法，该方法在每个推理阶段生成多个候选结果，并选择最佳结果以继续生成过程。
• 通过在每个阶段进行有效的验证，这种方法验证了结构化输出在提高推理时扩展中的有效性。

推理方法的示意图。最佳选择法（Best-of-N search）生成N个完整的响应，并从中选择最好的一个；句子级束搜索（Sentence-level Beam Search）为每个句子生成多个候选项并选择最好的一个。相比之下，LLaVA-o1的阶段性束搜索（Stage-level Beam Search）为每个推理阶段（例如，总结、标题、推理和结论）生成候选项，并在每个阶段选择最佳选项。最佳选择法在粗略层面上操作，而句子级束搜索过于细致，而LLaVA-o1的方法实现了最佳平衡并取得了最佳性能。

有无阶段性束搜索的LLaVA-o1性能比较。LLaVA-o1的阶段性束搜索在模型推理过程中有效地选择了更好的推理。

实验数据

• LLaVA-o1在多模态推理基准测试中相较于其基础模型Llama-3.2-11B-Vision-Instruct实现了8.9%的性能提升。
• LLaVA-o1在各种基准测试中不仅超越了基础模型，还超过了一些更大甚至是闭源模型，例如Gemini-1.5-pro、GPT-4o-mini和Llama-3.2-90B-Vision-Instruct。
• 结构化标签（structured tags）对于模型性能至关重要。去除这些标签后，模型性能显著下降，说明这些标签有助于推理过程并提高了模型性能。

https://arxiv.org/pdf/2411.10440
LLaVA-o1: Let Vision Language Models Reason Step-by-Step
https://github.com/PKU-YuanGroup/LLaVA-o1

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