The Devil Is in the Details: Addressing Unimodal Spurious Correlations for Generalizable Multimodal Reward Models

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内容提要

本研究提出了一种新算法,通过动态重加权训练样本,改善多模态奖励模型(MM-RMs)在处理分布外数据时的泛化能力,从而提升其对多模态理解的能力和下游任务性能。

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