R-4B: Bi-Mode Annealing 및 Reinforce Learning을 통한 MLLM의 범용 자동 사고(Auto-Thinking)
요약
R-4B 모델은 Bi-Mode Annealing과 Reinforcement Learning을 결합하여 MLLM의 범용 자동 사고(Auto-Thinking) 능력을 강화합니다. 이를 통해 모델이 복잡한 추론 과정을 스스로 수행할 수 있도록 설계되었습니다.
핵심 포인트
- Bi-Mode Annealing 기법을 통한 학습 최적화
- Reinforcement Learning을 활용한 사고 과정 강화
- MLLM의 범용적인 자동 사고(Auto-Thinking) 구현
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