クロスモーダル・アライメント最適化スキーム
図形の対応が不正確であるという問題に対しては、次のような技術的手段で改善することができる：
- 入力レベルの最適化::
- alignment_checkパラメータで前処理のアライメント・チェックを有効にする。
- 図表に明確な引用記号を付ける（例：図1-aはパラグラフ2に対応する）
- モデルレベルの強化::
- クロスモーダル注意の視覚化ツール（-show_attention）をロードし、相関ヒートマップをチェックする。
- CLIPのような事前に訓練されたモデルを使用したクロスモーダル特徴類似性検証
- 出力レベル校正::
- 信頼度重み付けフュージョンを有効にする（-confidence_weight 0.6）
- グラフィカルな矛盾がしきい値を超えた場合、手動レビューが必要になるよう、max_contradiction detection (-max_contradiction 3)を設定する。
高度なソリューションには、LoRAに基づくドメイン適応の微調整、グラフィック・アラインメント評価指標システム（VASスコア）の構築、ヘルスケアなどの特殊なドメインにおけるオントロジー制約の導入などがある。
この答えは記事から得たものである。Skywork-R1V: グラフィカルハイブリッドマルチモーダル推論モデル オープンソース by Kunlun Wanwenについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " マルチモーダルモデルにおけるグラフィカルな対応関係の矛盾の問題を克服するには？
