マルチモーダル性能強化プログラム
マルチモーダルなタスク処理を最適化するための3つのアプローチ：
- モデル構成正しい設定
VLM_URLマルチモーダルサービスのエンドポイントでは、Qwen-VLのようなグラフィカルな理解をサポートするモデルを使用することが推奨されます。 - データ前処理スルー
pdf2imagePDFを画像に変換する際に300dpiの解像度を設定する - チップ・エンジニアリングタスク記述に視覚的な特徴を示す要件を追加する。
{"task": "analyze the chart in this PDF and describe trend"}
計測の結果、以下の組み合わせが有効であることが示された。pydub音声を処理する場合、最良の音声認識精度を得るためにサンプリングレートを16kHzに設定します。ビデオ分析タスクでは、キーフレームを2秒以内の間隔でキャプチャすることを推奨します。
この答えは記事から得たものである。Cognitive Kernel-Pro：オープンソースのディープリサーチ・インテリジェンス構築のためのフレームワークについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " マルチモーダルなタスク処理の精度を高めるには？
