使用选择性过滤减轻具有误导性的连续思维推理

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内容提要

该研究提出了一种多模态 - CoT 框架,结合语言和视觉信息,提高了答案推断的准确性,超过了人类表现。

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关键要点

  • 该研究提出了一种多模态 - CoT 框架,结合语言与视觉信息。
  • 该框架提高了答案推断的准确性。
  • 在 ScienceQA 基准测试中,该框架的性能比先前的 LLM(GPT-3.5)高出16个百分点。
  • 该框架的准确度达到了91.68%,超过了人类的表现。
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