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相比之下,VRAG-RL 彻底革新了传统的检索生成范式,引入了多样化的视觉感知动作,其中包含了多种视觉感知动作,如区域选择、裁剪、缩放等。这些动作使 VLMs 能够从粗粒度到细粒度逐步聚焦信息密集区域,精准提取关键视觉信息。例如,在处理复杂的图表或布局时,模型可以先从整体图像中提取大致信息,然后逐步聚焦到信息密集的区域,通过裁剪和缩放操作,获取更清晰、更详细的视觉信息。这种从粗粒度到细粒度的感知方式,不仅提高了模型对视觉信息的理解能力,还显著提升了检索效率,使模型能够更快速地定位到与问题相关的图像内容。
VRAG-RL 在各个基准数据集上均取得了显著优于现有方法的性能,涵盖了从单跳到多跳推理、从文本到图表和布局等多种复杂的视觉和语言任务类型。实验结果表明,VRAG-RL 在处理视觉丰富信息时具有显著的优势,能够更有效地进行检索、推理和生成高质量的答案。无论是在传统的 prompt-based 方法(如 Vanilla RAG 和 ReAct RAG)还是在基于强化学习的方法(如 Search-R1)上,VRAG-RL 都展现出了显著的性能提升。
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