Использование ресурсов для совместного анализа и классификации мультимодальных сенсибилизаций через посредство повышения эффективности и дистилляции цепи поражающих эффектов
arXiv:2508.05234v2 Тип уведомления: заменить резюме: нынешние подходы к анализу мультимодальных сентиментов (MSA) главным образом используют знания и умения рассуждать, имеющиеся у МММ с большим объемом параметров (смежный вид транспорта), для классификации, не принимая во внимание автономное рассуждение о смешанном режиме в условиях нехватки ресурсов. В настоящем документе мы сосредоточим внимание на задаче по обоснованию и классификации совместной смешанной системы оценки ресурсов, ОМСК, которая одновременно занимается формированием цепочек мультимодального мышления и классификацией настроений только при помощи легкой модели. Мы предлагаем модель Mulcot-RD, разработанную для JMSRC с использованием модели дистилляции "Teacher-Assist-Student" в целях устранения ограничений на развертывание в условиях ограниченности ресурсов. Сначала мы используем высокоэффективную мультимодальную модель Большого языка (MLM) для создания первоначального набора аргументационных данных и подготовки средней модели ассистента с многозадачной лией
