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DeepMMSearch-R1：赋能多模态大型语言模型在多模态网页搜索中的应用
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原文英文，约500词，阅读约需2分钟。
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内容提要
DeepMMSearch-R1是一种多模态大型语言模型，能够动态进行网页搜索和生成查询。它通过输入图像的相关部分启动搜索，并根据检索信息迭代调整文本查询，从而提高搜索效率。该模型采用两阶段训练流程，结合新的多模态VQA数据集，在知识密集型基准测试中表现优越。
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关键要点
- DeepMMSearch-R1是一种多模态大型语言模型，能够进行动态网页搜索和生成查询。
- 该模型通过输入图像的相关部分启动搜索，提高图像搜索的有效性。
- DeepMMSearch-R1能够根据检索信息迭代调整文本查询，实现自我反思和自我纠正。
- 模型采用两阶段训练流程，包括冷启动监督微调和在线强化学习优化。
- 引入了DeepMMSearchVQA数据集，包含多样的多跳查询，结合文本和视觉信息。
- 在知识密集型基准测试中，DeepMMSearch-R1表现优越，展示了其在多模态网页搜索中的潜力。
❓
延伸问答
DeepMMSearch-R1是什么？
DeepMMSearch-R1是一种多模态大型语言模型，能够动态进行网页搜索和生成查询。
DeepMMSearch-R1如何提高图像搜索的有效性？
该模型通过输入图像的相关部分启动搜索，从而提高图像搜索的有效性。
DeepMMSearch-R1的训练流程是怎样的？
模型采用两阶段训练流程，包括冷启动监督微调和在线强化学习优化。
DeepMMSearchVQA数据集的作用是什么？
DeepMMSearchVQA数据集用于训练模型，包含多样的多跳查询，结合文本和视觉信息。
DeepMMSearch-R1在基准测试中的表现如何？
在知识密集型基准测试中，DeepMMSearch-R1表现优越，展示了其潜力。
DeepMMSearch-R1如何实现自我反思和自我纠正？
该模型能够根据检索信息迭代调整文本查询，从而实现自我反思和自我纠正。
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