Туториал: сборка мульти‑модального RLVR‑конвейера на основе TuringEnterprises/Open — MM‑RL и экспорт в GRPO

Авторы руководства демонстрируют, как использовать набор TuringEnterprises/Open — MM‑RL как практическую базу для мультимодального рассуждения и обучения с подкреплением с верифицируемыми наградами, а также экспортировать конвейер в формат GRPO. Это важно для разработчиков RL, которым нужны детерминированные способы оценки корректности ответов в задачах с изображениями и текстом. В начале показано, какие пакеты необходимо установить для воспроизведения примеров: datasets (Hugging Face), huggingface_hub, transformers, Pillow, matplotlib, pandas, numpy, sympy, accelerate и tqdm. После установки авторы загружают датасет через функцию load_dataset и инспектируют его: общие размеры, список полей и структуру первой записи, а также печатают метаданные набора.

Дальше руководство описывает базовый табличный анализ и визуализацию: подсчёт числа изображений в каждом примере, вычисление длины вопросов и ответов, группировка по доменам и построение графиков для понимания распределений. Для облегчения табличных операций в репозитории показан приём удаления столбца images и последующая работа с оставшимися полями. Визуализация примеров охватывает несколько доменов, чтобы продемонстрировать разнообразие входов и ответов в наборе данных. В примерах кода используются Pillow и matplotlib для отображения изображений и pandas/ numpy — для подготовки данных к построению диаграмм; это помогает выявить структуру и типичные паттерны в данных до обучения модели.

Ключевой практический шаг — построение простой функции награды, ориентированной на верифицируемые ответы. Авторы приводят методику проверки точных совпадений и специальных форматов ответов: числовых, дробных, представленных в LaTeX, а также символьных ответов, что позволяет автоматически присваивать награды за корректность в контролируемых сценариях.