Pentru a aborda întrebarea despre cele mai bune prompturi și cazuri de testare pentru a evalua în mod cuprinzător capacitățile de raționament multimodale ale Grok 4, am adunat informații diverse din surse recente și literatură de cercetare privind evaluarea raționamentului multimodal, inginerie promptă și perspective specifice privind performanțele Grok 4 și testele de referință.
***
Prezentare generală a evaluării raționamentelor multimodale
Raționamentul multimodal implică înțelegerea și integrarea informațiilor din diferite modalități, cum ar fi textul, imaginile și uneori alte tipuri de date (de exemplu, audio) pentru a produce ieșiri coerente și precise. Evaluarea eficientă a acestor modele necesită prompturi și cazuri de testare care nu numai că evaluează corectitudinea, ci și capacitatea de a raționa în modalități, gestionează sarcini complexe și aliniază lanțurile de raționament cu logica asemănătoare omului.
Punctele cheie în proiectarea evaluării raționamentelor multimodale sunt:
- Crearea de solicitări care acoperă mai multe modalități simultan (de exemplu, imagini cu text contextual).
- Inclusiv sarcini de complexitate variabilă pentru a sonda profunzimea raționamentului modelului.
- Utilizarea de exemple de prompturi care echilibrează provocări ușoare și dure pentru a evalua performanța în spectrul de complexitate.
- Evaluarea nu doar a răspunsurilor finale, ci și rațiunile din spatele lor pentru a verifica înțelegerea modelului despre modul în care diferite modalități influențează procesul de luare a deciziilor.
***
Cele mai bune practici pentru elaborarea prompturilor multimodale
De la cercetarea recentă de cercetare AI și sisteme practice construite pentru a optimiza inginerie promptă, inclusiv instrumente interactive pentru perfecționare promptă (de exemplu, sistemul de poezie), apar mai multe bune practici:
1.. Bogăție contextuală și claritate
Prompturile ar trebui să ofere suficient context atât în componentele textuale, cât și în cele vizuale pentru a evita ambiguitatea și a permite modelului să facă inferențe exacte. Ei trebuie să sune natural și să acopere aspecte nuanțate care necesită un raționament complex, mai degrabă decât o recunoaștere simplă.
2. raționament comparativ și analitic
Unele prompturi ar trebui să implice în mod explicit sarcini în care mai multe modalități oferă informații complementare sau conflictuale. Aceasta testează capacitatea modelului de a cântări dovezi, de a acorda prioritate modalităților și de a sintetiza răspunsurile în consecință.
3. Niveluri de dificultate diverse și echilibrate
Folosind o abordare inspirată de curriculum, prompturile ar trebui să includă un set bine ordonat de exemple, de la probleme simple la complexe, adaptate capacității actuale de cunoaștere a modelului. Prea multe simple sau prea multe prompturi dificile obțin rezultatele și limitează perspectivele învățării.
4.. Lanț de gândire (COT) și lanț de gândire multimodală (MCOT)
Solicită încurajarea raționamentului pas cu pas explicit care integrează informațiile între modalități îmbunătățesc transparența și fac evaluarea mai granulară. MCOT solicită să ghideze modelul pentru a explica raționamentul său implicând atât date de imagine, cât și de text.
***
cazuri de testare specifice și exemple prompte pentru Grok 4
Grok 4, ca model multimodal de ultimă oră, cu puncte forte raportate în sarcini de codificare, scriere și analiză a imaginilor, beneficiază de cazuri de testare concepute pentru a reflecta aceste capacități cu o răsucire multimodală.
Codificarea și raționamentul analitic cu contextul multimodal
- Furnizați GROK 4 cu fragmente de cod sau scenarii de depanare combinate cu date grafice (de exemplu, grafice de execuție a funcției sau diagrame UML) și cereți:- Explicația erorilor folosind atât cod, cât și diagrame.
- Generarea fragmentelor de cod rezolvând probleme vizualizate în diagrame.
- Exemplu prompt: „Având în vedere această diagramă de flux și codul de mai jos, identificați defectul logic și propuneți o soluție, explicând modul în care diagramele au ghidat raționamentul dvs.”.
Teste de înțelegere vizuală și integrare
- Prezentați imagini cu informații textuale încorporate (de exemplu, etichete de produse, diagrame științifice) și solicitați Grok 4 să:- Extrageți, interpretați și rezumați informațiile combinate.
- Faceți inferențe care necesită referință încrucișată (de exemplu, „Analizați această imagine a unei sticle de apă cu fapte nutritive și răspuns: Cum se compară conținutul cu aportul recomandat zilnic?”).
- Testul de analiză a imaginii sticlei de apă a obținut cel mai mare scor înregistrat al lui Grok 4, ilustrând valoarea prompturilor de informații combinate.
Raționament și împământare multimodală complexă
- Creați scenarii în care modelul trebuie să concilieze informațiile contradictorii din mai multe modalități și să explice procesul său de reconciliere.- Exemplu: "Uită -te la această fotografie a unei specii de plante alături de trăsături textuale comune pentru două specii similare. Identificați specia și justificați -vă concluzia dvs. făcând referire la detalii despre imagine și trăsături textuale."
SQL multimodal și generarea interogării de date
- Utilizați seturi de date financiare sau de afaceri cu diagrame și tabele și prezentați întrebări complexe de limbaj natural care necesită Grok 4 pentru a genera și explica interogări SQL care valorifică simultan indicii contextuale vizuale și textuale.Domenii științifice și tehnice
- Utilizați prompturi multimodale care combină imaginile cu structura chimică, căile de reacție și notele experimentale pentru a testa capacitatea Grok 4 de a proiecta rute sintetice plauzibile sau de a analiza datele de cale conflictuale în timp ce respectând orientările de siguranță și etice.***
Cadre de evaluare sistematică
Pentru a evalua în mod robust GROK 4, sistemele de aplicare, cum ar fi EvaluateGPT pentru evaluarea promptă specifică domeniului, combinate cu evaluatorii LLM umani sau experți oferă o metodă fiabilă pentru a evalua raționamentul multimodal al modelului. Evaluarea ar trebui să acopere:
- Corectitudinea și precizia: Modelul produce răspunsuri valide și precise cu privire la intrarea multimodală?
- Raționamentul și Calitatea explicației: Etapele de raționament sunt în concordanță cu datele din toate modalitățile?
- Adaptabilitatea și robustetea: Cât de bine modelează modelul variațiile în conflictele de calitate sau modalitate de intrare?
- Eficiență și capacitate de utilizare: timpul luat și ușurința de a extinde capacitățile multimodale ale modelului în aplicațiile din lumea reală.
***
Rezumatul strategiilor de solicitare eficiente
-Utilizați prompturi cu mai multe niveluri și multi-fațete care testează înțelegerea globală și interacțiunile cu granulație fină.
- Facilitarea analizelor prompt comparative prin diferite structuri, conținut și exemple demonstrative pentru a optimiza raționamentul.
- Prioritizează dificultățile echilibrate cu un amestec de interogări simple și extrem de complexe.
-Încurajați raționamentul explicit al lanțului de gândire care se întinde pe mai multe modalități de date.
-Includeți provocări inspirate de domeniu, inspirate de domeniu, care se aliniază cu costumele puternice ale Grok 4, cum ar fi finanțele, codificarea și cercetarea științifică.
***
Această sinteză a informațiilor oferă o viziune cuprinzătoare a celor mai bune prompturi și cazuri de testare pentru evaluarea capabilităților avansate de raționament multimodale ale Grok 4, susținute de reperele experimentale recente și de cercetarea inginerească promptă de ultimă generație. Metodologia detaliată stratificată își propune să împingă modelul către performanțe stabile și ridicate, prin captarea atât a lățimii, cât și a adâncimii raționamentului multimodal.
Dacă este necesară o serie mai detaliată de prompturi de exemplu specifice sau un set extins de cazuri de testare, care poate fi apărut la cerere.
***
Toate rezultatele sunt extrase din articole recente de cercetare AI, evaluări ale sistemului de experți și discuții comunitare privind solicitarea și evaluarea modelului multimodal.