隨著多模態(tài)大模型和視覺語言強化學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，視覺-語言模型在圖像理解與跨模態(tài)推理方面已取得顯著進(jìn)展。然而，在處理高分辨率圖像所要求的細(xì)粒度視覺推理（fine-grained visual reasoning）時，這類模型仍表現(xiàn)出明顯不足，尤其是在計算資源受限的環(huán)境下。本文介紹一篇來自Groundlight AI的最新工作，本文提出了一種務(wù)實且工程導(dǎo)向的解決思路：通過引入強化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning, RL）范式，使小規(guī)模 VLMs 能夠自主學(xué)習(xí)如何調(diào)用一系列外部工具（Tools）以聚焦關(guān)鍵區(qū)域并提取高分辨率細(xì)節(jié)，幫助模型獲取多粒度的視覺信息和外部先驗，從而提升模型的綜合性能。本文方法在有限顯存的場景中有效緩解了細(xì)粒度推理的性能瓶頸，為輕量級模型在復(fù)雜視覺任務(wù)中的應(yīng)用提供了新的可能性。

論文題目： Reinforcing VLMs to Use Tools for Detailed Visual Reasoning Under Resource Constraints 文章鏈接: https://arxiv.org/abs/2506.14821

近來，強化學(xué)習(xí)范式在語言生成和推理模型領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，其中具有代表性的是DeepSeek提出的GRPO (Group Relative Policy Optimization) [1]算法。GRPO是一種基于群體對比的強化學(xué)習(xí)算法，專為訓(xùn)練大型生成模型（如大語言模型和視覺-語言模型）而設(shè)計。它通過讓模型生成的多個響應(yīng)相互競爭比較，從而學(xué)習(xí)更優(yōu)的策略。

其核心思想是：一個響應(yīng)的優(yōu)劣，不應(yīng)由絕對獎勵值單獨決定，而應(yīng)通過與同批次其他響應(yīng)的相對比較來判斷。GRPO 是對PPO（Proximal Policy Optimization）[2] 的擴(kuò)展，GRPO的損失函數(shù)建立在標(biāo)準(zhǔn) PPO的基礎(chǔ)上，但引入了群體比較的概念。具體而言，給定輸入 ，策略模型采樣 條軌跡 ，并計算獎勵 。每條軌跡的相對優(yōu)勢定義為：

最終的優(yōu)化目標(biāo)類似于 PPO，但以組內(nèi)相對優(yōu)勢為更新信號：

與 PPO 相比，GRPO 不依賴單一軌跡的值函數(shù)估計，而是利用組內(nèi)對比增強了訓(xùn)練信號，因而特別適合解決多模態(tài)推理中工具調(diào)用等探索性強的任務(wù)。

二、本文方法

本文提出了一種利用強化學(xué)習(xí)整合外部工具的VLM框架，框架的整體流程圖如下所示。與僅依賴提示（圖中左側(cè)）難以捕捉高分辨率圖像細(xì)節(jié)的基線模型不同，本方法通過強化學(xué)習(xí)驅(qū)動 VLM 主動調(diào)用 zoom-in 工具，從特定感興趣區(qū)域（ROI）提取補充信息，以提升對視覺導(dǎo)向問題的回答準(zhǔn)確性。同時，對輸入圖像進(jìn)行適度縮放既提高了訓(xùn)練效率，又保留了模型可感知的關(guān)鍵視覺細(xì)節(jié)。

2.1 工具設(shè)計與調(diào)用流程

本文方法的完整工作流程具體包括以下三個階段：

（1）輸入：模型首先接收下采樣后的整幅圖像以及任務(wù)問題（如 “From the information on that advertising board, what is the type of this shop?”）。此時，模型需要判斷是直接基于低分辨率圖像回答，還是調(diào)用外部工具以獲取額外細(xì)節(jié)。當(dāng)問題涉及細(xì)粒度視覺信息（例如需讀取廣告牌上的文字以推斷商店類型）時，模型會生成帶有 “Let's use the zoom tool to zoom in on the advertising board” 的推理軌跡，并通過符合 YAML 格式 的〈tool〉標(biāo)簽輸出工具調(diào)用請求，指定預(yù)測的關(guān)鍵點坐標(biāo)（如 [1015, 710]）。

（2）工具調(diào)用：外部 zoom 工具接收到坐標(biāo)后，在原始高分辨率圖像上執(zhí)行操作。以預(yù)測的關(guān)鍵點坐標(biāo)為中心裁剪出一個 400×400 像素區(qū)域，并將其上采樣至與下采樣全圖相同的輸入尺度（如1024 像素）。隨后，該高分辨率裁剪塊被作為新的視覺 token 注入到對話上下文中，使模型同時具備兩類視覺輸入：提供全局場景信息的原采樣圖像和新注入的、能夠提供細(xì)節(jié)信息的高分辨率局部特寫圖像。

（3）推理與回答生成：在雙重視覺上下文的支持下，模型能夠聯(lián)合利用全局語義與局部細(xì)節(jié)完成推理，從而識別出此前在低分辨率下難以分辨的信息。最終，模型通過〈answer〉標(biāo)簽生成并輸出正確答案。

2.2 訓(xùn)練策略：獎勵設(shè)計

在訓(xùn)練過程中，模型的工具調(diào)用行為與最終回答質(zhì)量通過結(jié)構(gòu)化獎勵函數(shù)加以聯(lián)合優(yōu)化。作者設(shè)計了一個復(fù)合獎勵機(jī)制，將整體獎勵分解為若干子項，從而為模型提供更加細(xì)致且密集的學(xué)習(xí)信號。其總獎勵可形式化表示為：

獎勵由三個部分組成， , , 分別是答案正確性獎勵、格式正確性獎勵和工具使用獎勵。 , , 是用于平衡各項權(quán)重的超參數(shù)。

（1）答案正確性獎勵 ： 本身也是一個復(fù)合獎勵，結(jié)合了“硬”獎勵和“軟”獎勵，以更平滑地處理答案的對錯邊界情況，形式化為：

本文使用標(biāo)準(zhǔn)的VQA得分計算硬獎勵 ，計算方式為： 。對于軟獎勵 ，本文計算模型的答案與所有標(biāo)準(zhǔn)答案中最接近的三個答案的平均編輯距離，并進(jìn)行歸一化。

（2）格式正確性獎勵 ：是一個二進(jìn)制獎勵。當(dāng)模型生成的響應(yīng)完全符合指定的格式要求時，則獲得獎勵；否則沒有獎勵。

（3）工具使用獎勵 ：是一個二進(jìn)制獎勵。只要模型成功發(fā)起了有效的工具調(diào)用（無論其調(diào)用的區(qū)域是否與問題相關(guān)），就能獲得一個小額的固定獎勵。

2.3 GRPO的優(yōu)化目標(biāo)

通過上述流程，可以分析得到，GRPO的優(yōu)化本質(zhì)上是讓模型學(xué)會一種條件策略。當(dāng)問題需要依賴局部細(xì)節(jié)信息才能作答時（復(fù)雜問題場景），模型獲得高獎勵的最優(yōu)策略是正確調(diào)用工具（格式規(guī)范）并最終給出正確答案。相反，若未調(diào)用工具或調(diào)用后仍答錯，則對應(yīng)的獎勵為負(fù)，從而在訓(xùn)練中被抑制。當(dāng)問題可以僅依賴全局上下文直接解答時（簡單問題場景），模型獲得高獎勵的最優(yōu)策略是不調(diào)用工具并正確回答。此時，工具調(diào)用被視為不必要的額外操作，會設(shè)置低獎勵值，抑制其操作。

三、實驗效果

本文從域內(nèi)與域外兩個維度對方法進(jìn)行評估。域內(nèi)在 TextVQA 數(shù)據(jù)集上檢驗推理能力，采用 VQA 分?jǐn)?shù)作為評價指標(biāo)。域外則使用 Bench 和 HR-bench 兩個基準(zhǔn)。 Bench 數(shù)據(jù)集的圖像平均分辨率為 2246×1582，包含屬性識別（Attr.）與空間關(guān)系（Spatial）子任務(wù)，用于考察模型對細(xì)粒度視覺細(xì)節(jié)的泛化能力。HR-bench 提供 4K 與 8K 變體，包含單實例（FSP）與跨實例（FCP）感知子任務(wù)，用于檢驗?zāi)Ｐ驮诔叻直媛蕡鼍跋碌臉O限性能與可擴(kuò)展性。為了提高模型效率，本文在 TextVQA 數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練數(shù)據(jù)子集上使用 GRPO 訓(xùn)練了一個小型 Qwen2.5-VL-3B-Instruct 模型。

3.1 定量分析

作者首先與SOTA方法進(jìn)行對比，結(jié)果如下表所示，本文方法在不同基準(zhǔn)上展現(xiàn)出差異化的性能表現(xiàn)。與 Qwen2.5-VL-3B 基線相比，模型在 Bench 上整體準(zhǔn)確率提升了 5.7%，其中在空間關(guān)系推理子任務(wù)上的增幅尤為顯著，達(dá)到 13.1%。

然而，在 Bench 上的優(yōu)勢并未延伸至更高分辨率的任務(wù)（HR-Bench 4K 與 8K），模型在這些場景中未能取得明顯提升。作者推測其原因在于訓(xùn)練與推理階段的分辨率差距，導(dǎo)致強化學(xué)習(xí)策略在跨分辨率遷移時的泛化能力受限。因此，未來工作有必要在訓(xùn)練過程中引入更高分辨率圖像，以有效彌合這一差距。

3.2 定性分析

隨后作者也對強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程的軌跡進(jìn)行了定性分析。下圖展示了結(jié)構(gòu)化獎勵在引導(dǎo)模型學(xué)習(xí)有效工具使用策略中的作用。結(jié)果顯示，成功調(diào)用工具并正確回答問題的軌跡（橙色）持續(xù)獲得正向優(yōu)勢，表明該行為被模型穩(wěn)定捕捉并不斷強化。

相較之下，失敗的工具調(diào)用和未調(diào)用工具的響應(yīng)均呈現(xiàn)負(fù)優(yōu)勢，且后者更為顯著。這一結(jié)果表明，所設(shè)計的獎勵結(jié)構(gòu)能夠提供清晰而有效的優(yōu)化信號，從而促使模型在高分辨率細(xì)節(jié)理解任務(wù)中逐步形成更優(yōu)策略。

上圖展示了不同推理分辨率對模型性能的影響。結(jié)果表明，經(jīng)強化學(xué)習(xí)優(yōu)化的 VLMs 即使在推理階段僅接收下采樣的低分辨率圖像，性能仍能顯著提升，從而驗證了方法的有效性與魯棒性。更為關(guān)鍵的是，在計算資源受限、輸入分辨率受限的情況下，本文方法依然能夠通過調(diào)用始終基于原始高分辨率圖像的 zoom 工具主動獲取關(guān)鍵信息，從而維持較優(yōu)的推理表現(xiàn)。

四、總結(jié)

本文提出了一種基于強化學(xué)習(xí)的小規(guī)模 VLM 工具使用框架，用于指導(dǎo)小規(guī)模VLMs學(xué)習(xí)使用工具。具體來說，本文首次成功地將GRPO引入視覺-語言模型的工具學(xué)習(xí)場景，使模型能夠在沒有人工軌跡標(biāo)注的情況下，通過與環(huán)境的交互自主學(xué)習(xí)何時以及如何使用工具。此外，本文也提出了一套面向資源受限條件的工程化訓(xùn)練pipeline，包括簡潔的工具接口、裁剪與上采樣策略、結(jié)構(gòu)化獎勵函數(shù)設(shè)計及穩(wěn)定性優(yōu)化措施，使得 3B 級別模型也能高效學(xué)習(xí)工具使用。在 Bench 等高分辨率細(xì)粒度數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果也表明，本文方法可以顯著提升小規(guī)模模型性能。這也為資源比較受限的一些開發(fā)者帶來了一些新的嘗試方向，可以引入基于強化學(xué)習(xí)策略的工具調(diào)用來彌補小規(guī)模模型的性能劣勢。

參考

[1] Shao Z, Wang P, Zhu Q, et al. Deepseekmath: Pushing the limits of mathematical reasoning in open language models[J]. arXiv preprint arXiv:2402.03300, 2024.

[2] Schulman J, Wolski F, Dhariwal P, et al. Proximal policy optimization algorithms[J]. arXiv preprint arXiv:1707.06347, 2017.

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