Помимо поверхностного имитации: противопоказательное моделирование для определения согласования путей в мультимодальном интертекстовом обучении

arXiv:2609.101777v1 Annualce Type: New Humber: In-context education (ICL) широко используется в моделях многоязыковых смешанных перевозок (MLMs), и обеспечивает высокие показатели по широкому кругу мультимодальных задач. Вместе с тем существующие мультимодальные методы МКЛ зачастую основываются на моделировании внутритекстовых демонстраций на уровне поверхности, что затрудняет для ММЛМ согласование их ответов с логическими методами, необходимыми в связи с данным смешанным вводом данных. Это ограничение становится более очевидным в сложных мультимодальных задачах, ограничивая тем самым дальнейшее улучшение показателей MLM. Для решения этой проблемы мы предлагаем новую систему смешанных перевозок, которая сочетала бы контрастные демонстрационные модели с самоочищающимися возможностями МЗЛМ. Если говорить конкретно, то наши рамки переформулируют каждую демонстрацию путем явного сопоставления неоптимальных ответных мер с лучшими ответами при том же вкладе наряду с логическим курсом, который показывает, как следует усовершенствовать эти меры. Эта контрастная формула делает rea