Norėdami išsamiai įvertinti užklausą apie geriausius raginimus ir bandymo atvejus, kad būtų galima išsamiai įvertinti „Grok 4“ multimodalinių samprotavimo galimybes, aš surinkau įvairią informaciją iš naujausių šaltinių ir tyrimų literatūros apie multimodalinį samprotavimo vertinimą, raginimo inžineriją ir konkrečias įžvalgas apie „Grok 4“ atlikimo ir etaloninius testus.
***
Multimodalinio samprotavimo įvertinimo apžvalga
Multimodaliniai samprotavimai apima informacijos supratimą ir integravimą iš skirtingų būdų, tokių kaip tekstas, vaizdai ir kartais kiti duomenų tipai (pvz., Audio), kad būtų galima sukurti nuoseklias ir tikslias išėjimus. Veiksmingai įvertinti tokius modelius reikalaujama raginimų ir bandymo atvejų, kurie ne tik įvertintų teisingumą, bet ir sugebėjimą pagrįsti pagal modalumus, atlikti sudėtingas užduotis ir suderinti samprotavimo grandines su žmogaus panašia logika.
Pagrindiniai multimodalinių samprotavimų vertinimas yra::
- Sukurti raginimus, kurie vienu metu apima kelis būdus (pvz., Vaizdai su kontekstiniu tekstu).
- Įskaitant skirtingo sudėtingumo užduotis, siekiant nustatyti modelio samprotavimo gylį.
- Naudojant pavyzdį, raginimai subalansuoti lengvus ir sunkius iššūkius, kad būtų galima įvertinti našumą visame sudėtingumo spektre.
- Įvertinkite ne tik galutinius atsakymus, bet ir už jų esančius racionus, kad būtų galima patikrinti modelio supratimą apie tai, kaip skirtingi būdai daro įtaką sprendimų priėmimo procesui.
***
Geriausia daugiarodalinių raginimų kūrimo praktika
Iš naujausių AI tyrimų ir praktinių sistemų, sukurtų siekiant optimizuoti greitą inžineriją, įskaitant interaktyvius įrankius, skirtus greitam tobulinimui (pvz., Poemos sistemai), atsiranda keletas geriausių praktikų:
1. Kontekstinis turtingumas ir aiškumas
Raginimai turėtų pateikti pakankamai konteksto tiek tekstiniuose, tiek vaizdiniuose komponentuose, kad būtų išvengta dviprasmiškumo ir leistų modeliui padaryti tikslias išvadas. Jie turi skambėti natūraliai ir aprėpti niuansuotus aspektus, kuriems reikalingas sudėtingas samprotavimas, o ne tiesus pripažinimas.
2. Lyginamieji ir analitiniai samprotavimai
Kai kurie raginimai turėtų aiškiai apimti užduotis, kai keli modalumai pateikia papildomą ar prieštaringą informaciją. Tai patikrina modelio gebėjimą pasverti įrodymus, prioritetuoti prioritetus ir atitinkamai sintetinti atsakymus.
3. Įvairūs ir subalansuoti sunkumų lygiai
Taikant mokymo programos įkvėptą metodą, raginimuose turėtų būti gerai išdėstytas pavyzdžių rinkinys nuo paprastų iki sudėtingų problemų, pritaikytų prie dabartinės modelio žinių. Per daug paprastų ar per daug sunkių raginimų iškreipti rezultatus ir riboti mokymosi įžvalgas.
4. Moties grandinė (lovelė) ir multimodalinė minties grandinė (MCOT)
Skatina skatinti aiškius žingsnis po žingsnio samprotavimus, kurie integruoja informaciją iš būdų, pagerina skaidrumą ir padaro vertinimą labiau išsamią. MCOT ragina vadovauti modeliui paaiškinti jo pagrindimus, susijusius su vaizdo ir teksto duomenimis.
***
Konkrečios bandymo atvejai ir greitos „Grok 4“ pavyzdžiai
„Grok 4“, kaip pažangiausias multimodalinis modelis su pranešta, stipriosios kodavimo, rašymo ir vaizdo analizės užduotys, naudos iš bandymo atvejų, skirtų atspindėti šias galimybes daugiamodiniu vingiu.
kodavimas ir analitiniai pagrindimai su multimodaliniu kontekstu
- Pateikite „Grok 4“ su kodų fragmentais arba derinimo scenarijais kartu su grafiniais duomenimis (pvz., Funkcijų vykdymo grafikais arba UML diagramomis) ir paprašykite:- klaidų paaiškinimas naudojant kodą ir diagramas.
- Kodo fragmentų generavimas Sprendžiančios problemas, vizualizuotas diagramose.
- PAVYZDYS: „Atsižvelgiant į šią funkcijos schemą ir žemiau esantį kodą, nustatykite loginį trūkumą ir pasiūlykite pataisymą, paaiškindami, kaip diagramos lemia jūsų samprotavimus“.
Vizualinio supratimo ir integracijos testai
- Pateikite vaizdus su įterpta tekstinė informacija (pvz., Produktų etiketės, mokslinės schemos) ir paprašykite „Grok 4“::- Ištraukite, aiškinkite ir apibendrinkite kombinuotą informaciją.
- Darykite išvadas, kurioms reikia kryžminės nuorodos (pvz., „Išanalizuokite šį vandens butelio vaizdą su mitybos faktais ir atsakymu: Kaip turinys lyginamas su kasdieniu rekomenduojamu suvartojimu?“).
- Vandens butelio vaizdo analizės testas davė aukščiausią „Grok 4“ įrašytą balą, parodantį kombinuotos informacijos raginimų vertę.
Kompleksinis multimodalinis samprotavimas ir įžeminimas
- Sukurkite scenarijus, kuriuose modelis turi suderinti prieštaringą informaciją iš kelių būdų ir paaiškinti jo suderinimo procesą.- Pavyzdys: "Pažvelkite į šią augalų rūšies nuotrauką kartu su tekstiniais bruožais, būdingais dviem panašioms rūšims. Nustatykite rūšis ir pateisinkite savo išvadą, nurodydami vaizdo detales ir tekstinius bruožus."
Multimodal SQL ir duomenų užklausų generavimas
- Naudokite finansinius ar verslo duomenų rinkinius su diagramomis ir lentelėmis ir pateikite sudėtingas natūralių kalbų užklausas, reikalaujančias „GROK 4“ generuoti ir paaiškinti SQL užklausas, kurios tuo pačiu metu panaudoja vaizdinius ir tekstinius kontekstinius užuominas.Mokslinės ir techninės sritys
- Naudokite multimodalinius raginimus sujungti cheminės struktūros vaizdus, reakcijos kelius ir eksperimentines pastabas, kad patikrintumėte „Grok 4“ sugebėjimą suprojektuoti patikimus sintetinius maršrutus arba išanalizuoti prieštaringus kelio duomenis, laikydamiesi saugumo ir etinių gairių.***
Sisteminiai vertinimo sistemos
Tvirtai įvertinti „GROK 4“, pasinaudojant tokiomis sistemomis kaip Domeno specifinio greito įvertinimo įvertinimas kartu su žmogaus ar ekspertų LLM vertintojais yra patikimas metodas, skirtas įvertinti modelio multimodalinius samprotavimus. Vertinimas turėtų aprėpti:
- Teisingumas ir tikslumas: Ar modelis pateikia pagrįstus, tikslius atsakymus, gerbiančius multimodalinį įvestį?
- Argumentai ir paaiškinimo kokybė: ar samprotavimo žingsniai atitinka visų būdų duomenis?
- pritaikomumas ir patikimumas: Ar gerai modelis tvarko įvesties kokybės ar modalumo konfliktų variantus?
- Efektyvumas ir patogumas: Laikas ir paprastumas išplėsti modelio multimodalines galimybes realaus pasaulio programose.
***
Veiksmingų raginimo strategijų santrauka
-Naudokite daugiapakopius ir daugialypius raginimus, kurie išbando globalią supratimą ir smulkiagrūdį modalumo sąveiką.
- Palengvinkite palyginamąją greitą analizę pagal kintančią struktūros, turinio ir demonstravimo pavyzdžius, kad optimizuotumėte samprotavimus.
- Prioritekite subalansuotus sunkumų raginimus su paprastų ir labai sudėtingų užklausų deriniu.
-Skatinkite aiškius mąstymo grandinės samprotavimus, apimančius kelis duomenų būdus.
-Įtraukite konkrečius domeno, realaus pasaulio įkvėptus iššūkius, kurie atitinka stiprius „Grok 4“ kostiumus, tokius kaip finansai, kodavimas ir moksliniai tyrimai.
***
Ši informacijos sintezė pateikia išsamų geriausių raginimų ir testų atvejų vaizdą, skirtą įvertinti „Grok 4“ pažangias daugialypės multimodalinio samprotavimo galimybes, remiamas naujausių eksperimentinių etalonų ir moderniausių raginimų inžinerinių tyrimų. Išsamias sluoksniuotos metodikos tikslas - nukreipti modelį į stabilią, aukštą našumą, užfiksuojant multimodalinių samprotavimų plotį ir gylį.
Jei reikia išsamesnio konkretaus pavyzdžio raginimų ar išplėstinio bandymo atvejų rinkinio, tai gali būti pateikta pagal poreikį.
***
Visos išvados yra renkamos iš naujausių AI tyrimų straipsnių, ekspertų sistemos vertinimų ir bendruomenės diskusijų apie multimodalinį modelį raginimą ir vertinimą.