Multimodales Q&A-Genauigkeitsverbesserungsschema
Die folgende Kombination von Strategien kann verwendet werden, um das Problem der Genauigkeit der Bildanalyse zu lösen:
- Vorverarbeitung der EingabenVergewissern Sie sich, dass das Bild den Anforderungen des Modells entspricht (PNG/JPG-Format empfohlen, mit einer Auflösung von höchstens 1024 x 1024) und mit der PIL-Bibliothek standardisiert werden kann:
from PIL import Image
img = Image.open('input.jpg').convert('RGB').resize((768,768)) - Schlagwort-ErweiterungExplizite Bildanalyse und Inferenzpfade bei Problemen, zum Beispiel:
'逐步分析这张电路图：1.识别核心元件 2.说明工作原理 3.指出潜在设计缺陷' - gemischtes Inferenzmodell: Aktivieren Sie den Denkmodus, um zuverlässigere Ergebnisse zu erhalten:
response = model.chat(tokenizer, '描述图片中的医学影像特征', image=img_path, mode='thinking') - Mechanismen zur Validierung der ErgebnisseDas folgende Kalibrierungsverfahren wird für Schlüsselfragen und Antworten verwendet:
- Konfidenzwerte für die Modellausgabe anfordern
- Erfordert eine schrittweise Erläuterung der Urteilsgrundlage
- Kreuzvalidierung mit textlichen Beschreibungen
Hinweis: Die aktuelle Version bietet nur begrenzte Unterstützung für fortlaufende Bilder (z. B. Videos). Es wird empfohlen, dynamische Inhalte für die Verarbeitung in Keyframes aufzuteilen. Bei Bildern aus professionellen Bereichen (z. B. Medizin, technische Zeichnungen) kann mit der Wissensbasis des Bereichs die Genauigkeit auf 20% oder mehr verbessert werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGLM-4.5: Open Source Multimodale Großmodelle zur Unterstützung intelligenter Schlussfolgerungen und CodegenerierungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Problem der ungenauen Bildanalyse in GLM-4.5 bei multimodalen Quiz lösen?
