एलएलएम मानविकी परीक्षा रणनीति: डेटा, कोट, संदर्भ, मल्टीमॉडल

विश्लेषण करें कि बड़े भाषा मॉडल गाओकाओ में मानविकी विषयों (चीनी, इतिहास, भूगोल) में उच्च अंक क्यों प्राप्त करते हैं। मुख्य कारकों को विभाजित करें: 1) प्रशिक्षण डेटा: उच्च गुणवत्ता, अद्यतन, डीडुप्लिकेटेड कॉर्पस जिसमें उच्च ज्ञान घनत्व और डोमेन कवरेज हो; 2) चेन-ऑफ-थॉट (CoT): संरचित उत्तर देने से पहले बहु-चरणीय आंतरिक तर्क का उपयोग करें, विशेष रूप से जटिल प्रश्नों के लिए; प्रश्न की जटिलता के आधार पर अनुकूली रूप से तर्क करने का निर्णय लें (पूर्ण CoT, कोई CoT नहीं, या अनुकूली CoT); 3) लंबा संदर्भ: बड़े संदर्भ विंडो (जैसे, 256K) का समर्थन करें ताकि पूरी सामग्री और प्रश्न बिना ट्रंकेशन के पढ़े जा सकें, जिससे सूचना हानि से बचा जा सके; 4) मल्टीमॉडल: OCR के बिना सीधे छवियों (मानचित्र, चार्ट, आरेख) को संसाधित करें, दृश्य जानकारी को संरक्षित करें। सारांशित करें कि उच्च प्रदर्शन व्यापक स्मृति, उत्तर देने से पहले तर्क, मजबूत छवि समझ और पूर्ण सामग्री पठन पर निर्भर करता है।