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TOOL · CL_235540 · Sep 4 · 04:00

新的对比学习课程训练多模态大语言模型以高效使用缩放工具

研究人员开发了一种新的方法来训练多模态大语言模型（MLLMs），使其能够高效地使用缩放工具，而无需进行大量的监督微调。该方法利用了 InfoNCE 风格的奖励，并以对比负面工具调用的课程作为训练信号。在 HRBench 和 MME-RealWorld 等基准测试上的实验表明，该方法具有竞争力且效率更高，即使在直接替代监督微调时也优于基线。还引入了一个名为 Muffin&Chihuahua 的新数据集，专门用于衡量缩放能力，结果显示召回…