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license: apache-2.0
base_model: Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct
tags: [multimodal, bias, grpo, vlm, dacon, bbq]
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# DACON SKKU Bias VLM — v8B (robustness-aware GRPO)

2026 성균관대 멀티모달 AI Bias 챌린지(236722) 출품 모델. **GRPO-only**(콜드스타트 SFT 없음, 추론확장 없음)
0/1/2) 멀티모달 편향완화 VLM. base: **Qwen3-VL-8B-Instruct** (Apache-2.0).

## 한 줄 요약
v8A가 OOD를 올리며 잃었던 **옵션순서 강건성(option-shuffle consistency)을 회복**하면서 OOD를 유지한 버전.
 + shuffle-consistency/source-normalized 보상으로 학습.

## 평가 (held-out 공개 v8_eval 900, DACON 평가셋 미사용)
| 지표 | v4 | v6 | v7 | v8A | **v8B** |
|---|---|---|---|---|---|
| BBQ amb / dis acc | 1.0/1.0 | 1.0/1.0 | **0.707/1.0** | 1.0/1.0 | **1.0/1.0** |
| OOD acc | 0.8033 | 0.8083 | **0.6733** | 0.8117 | **0.8067** |
| option-shuffle consistency | 0.9478 | 0.9456 | **0.7944** | 0.9411 | **0.9456 (회복)** |
| unknown-position consistency | 1.0 | 1.0 | - | 1.0 | **1.0** |
| amb person-error / over-abstain | 0/0 | 0/0 | **0.293/0** | 0/0 | **0/0** |
| format validity | 0.9556 | 0.9533 | - | 0.9733 | **0.9544** |
| 분류 | 기준선 | 안정 | **FAIL(붕괴)** | OOD↑·셔플↓ | **PASS** |

- **v7**(콜드스타트 SFT + 추론 GRPO): BBQ 도메인 과적합·파국적 망각으로 전방위 붕괴(음성결과).
  ablation상 붕괴 원인은 콜드스타트 SFT(Chu 2025 "SFT Memorizes, RL Generalizes" 부합). v8은 콜드스타트를 제거해 이를 회피.

## 학습 방법
- GRPO-only, LoRA rank 16 (attention-only, MLP off, vision frozen), 단일토큰, lr 1e-6, 200 steps, num_gen 8.
- 보상 6종: answer / **shuffle_consistency** / abstain / **source_normalized** / format / length.
- 동적샘플링(오프라인 근사) + 셔플짝(원본+셔플) 데이터증강.
- 데이터: 공개 BBQ(Elfsong/BBQ) + 일반추론(SIQA/CSQA/OBQA/ARC). **DACON 평가셋·테스트 미사용.**

## 사용
```python
import torch
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText
m = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("psh3333/dacon-skku-bias-vlm-v8b", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")
proc = AutoProcessor.from_pretrained("psh3333/dacon-skku-bias-vlm-v8b")
# system + user(context/question/3 options + image) → 단일토큰 0/1/2 (모델 생성 텍스트에서 파싱)
```
 라벨은 모델 생성 텍스트에서 파싱(규칙기반 선택 아님). 외부 API 추론 없음. 기준환경 torch 2.6 호환.

## 규칙 준수
DACON 평가셋 미사용 · 평가셋 패턴마이닝 0 · 규칙기반 정답선택 0 · 최종답=모델텍스트 · base Apache-2.0.