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Forscher aus China und dem KI-Unternehmen MiroMind legen ein Open-Source-Framework vor, das kleineren Modellen überlegene Reasoning-Fähigkeiten verleiht – und dabei auf Reproduzierbarkeit setzt.
Die Entwicklung multimodaler Sprachmodelle, die Text und visuelle Informationen gleichermaßen verarbeiten können, gilt als eines der zentralen Forschungsfelder der gegenwärtigen KI-Entwicklung. Ein Team von Wissenschaftlern des Unternehmens MiroMind AI und mehrerer chinesischer Universitäten hat nun mit OpenMMReasoner ein Trainingsframework vorgestellt, das einen methodisch nachvollziehbaren Ansatz für dieses Problem bietet.
Das Framework folgt einer zweistufigen Architektur. In der ersten Phase wird ein Basismodell mittels Supervised Fine-Tuning auf einem kuratierten Datensatz verfeinert. Dieser Datensatz umfasst rund 103.000 Frage-Antwort-Paare aus öffentlichen Quellen, die durch ein leistungsfähiges Referenzmodell mit hochwertigen Schlussfolgerungsketten angereichert wurden. Ein wesentliches Merkmal dieses Prozesses ist die Diversifizierung: Für jede Frage werden mehrere verifizierte Lösungswege generiert, was die Robustheit des trainierten Modells erhöhen soll.
Die zweite Phase setzt auf Reinforcement Learning mit einem kombinierten Belohnungssystem, das sowohl die Korrektheit der Antworten als auch die Konsistenz der Argumentationsketten bewertet. Bemerkenswert ist, dass diese Phase mit einem deutlich kleineren Datensatz arbeitet – ein Hinweis darauf, dass Qualität der Trainingsdaten gegenüber Quantität an Bedeutung gewinnt.
Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass mit OpenMMReasoner trainierte Modelle etablierte visuelle Reasoning-Modelle übertreffen, obwohl sie auf einem vergleichsweise kompakten Datensatz basieren. Die Forscher stellen ein bereits trainiertes 7B-Parametermodell als Open Source zur Verfügung.
Kaichen Zhang, Mitautor der Studie, betont die praktischen Implikationen für Unternehmen: Kleinere, offene Modelle ermöglichen eine lokale Bereitstellung, reduzieren Latenz und Betriebskosten und gewährleisten vollständige Kontrolle über sensible Daten. Diese Argumente gewinnen an Gewicht, da proprietäre Cloud-Lösungen zunehmend kritisch hinsichtlich Datenschutz und Abhängigkeit betrachtet werden.
Ein zentrales Anliegen der Forscher ist die Transparenz der Trainingspipeline. Viele aktuelle Studien im Bereich multimodaler KI liefern nur unzureichende Informationen über Datenkuratierung und Trainingsprozesse, was die Reproduzierbarkeit erheblich einschränkt. OpenMMReasoner setzt hier bewusst einen Kontrapunkt, indem sämtliche Workflow-Komponenten offengelegt werden.
Ein interessanter Nebeneffekt der Forschung betrifft den Transfer von Fähigkeiten zwischen Modalitäten: Die Stärkung multimodalen Denkens verbessert offenbar auch die rein textuellen Reasoning-Fähigkeiten der Modelle. Dies deutet auf eine modalitätsübergreifende Generalisierung logischer Kompetenzen hin, deren Mechanismen weiterer Untersuchung bedürfen.
Für die Zukunft kündigen die Forscher eine Erweiterung ihrer Methoden auf Video- und Audioanwendungen an. Ob sich der Ansatz auch in diesen komplexeren Domänen bewährt, bleibt abzuwarten. Gleichwohl bietet OpenMMReasoner eine methodisch fundierte Grundlage für Unternehmen und Forschungseinrichtungen, die multimodale Modelle unabhängig von proprietären Anbietern entwickeln wollen.
Quelle:
New training method boosts AI multimodal reasoning with smaller, smarter datasets