マルチモーダルQ&A精度向上スキーム
画像解析の精度の問題に対処するには、次のような戦略の組み合わせが使える：
- 入力の前処理: 画像がモデルの要件を満たし（PNG/JPG形式を推奨、解像度は1024×1024以下）、PILライブラリで標準化できることを確認します：
from PIL import Image
img = Image.open('input.jpg').convert('RGB').resize((768,768)) - キュー・ワードの強化例えば、明示的な画像解析と推論パス：
'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' - 混合推論モデルより確実な結果を得るために、思考モードを有効にしてください：
response = model.chat(tokenizer, '描述图片中的医学影像特征', image=img_path, mode='thinking') - 結果検証のメカニズム主要な質問と回答には、次のような校正プロセスが用いられます：
- モデル出力の信頼スコアのリクエスト
- 判断の根拠を段階的に説明することが必要
- テキスト記述による交差検証
注：現在のバージョンでは、連続画像フレーム（ビデオなど）のサポートに制限があり、動的コンテンツをキーフレームに分解して処理することが推奨されています。専門領域の画像（医療、工学図面など）については、領域知識ベースにより20%以上の精度向上が可能です。
この答えは記事から得たものである。GLM-4.5: 知的推論とコード生成をサポートするオープンソースのマルチモーダル大規模モデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " GLM-4.5のマルチモーダル・クイズにおける画像解析の不正確さを解決するには？
