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quiyver/
intern-vl-2.5-reward

Name: intern-vl-2.5-reward
Availability: InStock

openbmb/RLAIF-V-Dataset

llamafactory/RLHF-V

MMInstruction/VLFeedback

MMInstruction/VL-RewardBench

OpenGVLab/InternVL2_5-2B

finetune

mit

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InternVL2.5-2B Multimodal Reward Model

这是一个基于 OpenGVLab/InternVL2_5-2B 的多模态标量奖励模型。模型接收图像、问题和候选回答，为每个候选回答输出一个实数 reward。分数仅适合比较同一图像和问题下的候选回答，不应解释为概率。

本仓库是完整合并检查点：LoRA 已合并进 InternVL 主干，FP32 score head 也包含在标准 safetensors 分片中。使用时不需要另行下载基座、挂载 PEFT adapter 或手动加载 score_head.pt。

Results

Benchmark	Correct	Accuracy
VLRewardBench, full test split	869 / 1,250	69.52%

评测使用固定大小 448 x 448 的单图输入、最大文本长度 1,536、BF16 推理。基座结果为生成式二选一评测，奖励模型结果为标量排序评测，因此两者并非完全相同的推理形式。

Installation

建议使用支持 BF16 的 NVIDIA GPU。

pip install -r requirements.txt

如果直接通过 Hugging Face Hub 加载，只需要安装同版本依赖：

bash

pip install torch==2.8.0 transformers==4.57.6 accelerate==1.10.1 \
  timm==1.0.27 einops==0.8.2 sentencepiece==0.2.1 pillow==11.3.0

Quick start

trust_remote_code=True 是必需的，因为本仓库包含 InternVL 和奖励头的自定义模型代码。

python

import torch
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

model_id = "quiyver/intern-vl-2.5-reward"

model = AutoModel.from_pretrained(
    model_id,
    trust_remote_code=True,
    dtype=torch.bfloat16,
    low_cpu_mem_usage=True,
).cuda().eval()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    model_id,
    trust_remote_code=True,
    use_fast=False,
)

scores = model.score_answers(
    tokenizer=tokenizer,
    image="example.jpg",
    question="What is shown in the image?",
    answers=[
        "A dog is running on grass.",
        "A passenger aircraft is taking off.",
    ],
)
print(scores)
print("preferred answer:", max(range(len(scores)), key=scores.__getitem__))

也可以在克隆后的仓库中运行：

bash

python inference.py \
  --model . \
  --image example.jpg \
  --question "What is shown in the image?" \
  --answer "A dog is running on grass." \
  --answer "A passenger aircraft is taking off."

Reproduce VLRewardBench

评测脚本会直接下载官方 Hugging Face 数据集，并固定数据集 revision：

bash

python eval_vlrewardbench.py \
  --model . \
  --output results/vlrewardbench_predictions.jsonl

固定的数据版本为：

Dataset: MMInstruction/VL-RewardBench
Revision: 0e6e62701eba92818a69ce95af0ed7aa0648b176
Split: test, 1,250 samples

脚本会生成逐样本预测 JSONL 和汇总 JSON，便于核验正确数、准确率、同分数量以及各 query_source 的结果。

Model architecture and training

Backbone: OpenGVLab/InternVL2_5-2B
Base revision: 573169ee54df216786bb9a189e9a32a060a008cf
Frozen during training: vision tower and multimodal projector
Trainable modules: language-model LoRA and score head
LoRA: rank 16, alpha 32, dropout 0.05; targets wqkv, wo, w1, w2, w3
Reward head: LayerNorm(2048) -> Linear(2048, 1024) -> GELU -> Linear(1024, 1)
Pooling: final non-padding token hidden state
Objective: Bradley-Terry pairwise logistic loss
Training pairs: 30,000
- RLAIF-V: 12,134
- RLHF-V: 5,732
- VLFeedback: 12,134
Effective batch size: 16
Total optimizer steps: 1,876
Learning rates: 2e-5, followed by 1e-5 during continuation
Training precision: BF16
Training hardware: one NVIDIA GeForce RTX 4090

训练和原始评测代码：https://github.com/trizszer/intern_vl_reward，对应 commit fe90ab4cc4421273114d3a3724bc7229a14e841d。

Checkpoint integrity

merge_manifest.json 记录了原始基座、LoRA、score head 和所有合并后分片的 SHA-256。模型采用 6 个 safetensors 分片，总参数量 2,207,857,665，其中 score head 保持 FP32，其余主干权重为 BF16。

Limitations

该奖励模型主要用于候选回答排序，不生成回答。
训练数据来源的标注尺度没有统一校准。
训练集与 VLRewardBench 尚未完成图像和文本级样本去重，因此 69.52% 应理解为当前数据与评测设置下的结果。
General 类问题的表现低于 hallucination 和 reasoning 类问题。

Upload this folder

从本目录执行：

bash

hf auth login
hf upload-large-folder USER_OR_ORG/REPO_NAME . --repo-type model

目标仓库应为空。请上传本目录本身，不要再套一层 base_model/ 或 reward_model/，也不要上传 .cache、训练日志或旧 adapter。