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压缩包一览

各包说明

1. Bagel_caption_thinking.tar.gz — SFT

• 任务：before 图 + 编辑指令 → target caption + thinking → after 图
• 数据：V2-Nano250K（257,730 条）
• 基座：BAGEL-7B-MoT
• 解压：

• 详细文档：包内 README_SFT.md

2. R3_odd_data_1K.tar — 理解侧 RL

• 任务：skip_image_gen=True，reward_fn=entity_diff_vlm，仅训理解/文本 CoT
• 基座：SFT step-500
• 数据：Und8K-Edit-7.6K.tar（~7.6K 编辑对，包内另附）
• 解压：

• 详细文档：包内 README_RL_understanding.md

3. R3_odd_data_1K-img-extract.tar — 生成侧 RL

• 任务：skip_image_gen=False，train_generation_only=True，reward_fn=edit_pair_score_vlm
• 基座：理解侧 RL ckpt（训练时）；归档权重为 ckpt-150（评测常用）
• 数据：Und8K-Edit-7.6K.tar（~7.6K 编辑对，包内另附）
• 解压：

• 详细文档：包内 README_RL_generation.md

4. Bagel_eval.tar — 评测

• 内容：BAGEL 模型在 ImgEdit、BLINK、CVBench、POPE 等 benchmark 上的评测脚本与结果
• 主要目录：
  • eval/vlm/、eval/gen/ — 评测代码与 benchmark 数据
  • scripts/eval/ — 统一启动脚本（如 run_imgedit_ckpt000150.sh、run_eval_vlm.sh）
  • results/ — 各次评测推理输出
• 解压：

• 说明：不含训练权重；评测时需自行指定 MODEL_PATH / BAGEL_ROOT

训练链路关系

BAGEL-7B-MoT
    ↓  Bagel_caption_thinking（SFT step-500）
    ↓  R3_odd_data_1K（理解侧 RL → ckpt-350）
    ↓  R3_odd_data_1K-img-extract（生成侧 RL → ckpt-150）
    ↳  Bagel_eval（各阶段 checkpoint 评测）

通用说明

• 所有 RL 包内 checkpoint 已剥离 optimizer，仅含 ema.safetensors + config + tokenizer
• RL 训练需外部 VLM reward 服务，启动前设置 MASTER_ADDR、REWARD_SERVER_URLS 等（见各包 README）
• 下载示例：

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