---
title: "Multimodal CoT Prompting (HU)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Multimodal_CoT_Prompting_(HU)"
language: "hu"
categories:
- "Category:Hungarian"
- "Category:Large language models"
- "Category:Machine learning"
- "Category:Prompt engineering"
revision_id: 4731
wiki_created_at: 2026-09-06T23:39:08Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:39:08Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:04:16Z
---
# Multimodal CoT Prompting (HU)
**Multimodális gondolatmenetes prompting** (**Multimodal Chain-of-Thought Prompting**, **MCoT**) — a gondolatmenet-lánc (CoT) módszerének kiterjesztése olyan feladatokra, amelyek több adattípust (modalitást) foglalnak magukban. Az MCoT-modellekben a nyelv és más modalitások – például a látás vagy a táblázatos adatok elemzése – egyetlen, lépésenkénti következtetési folyamatban vesznek részt összetett feladatok megoldása érdekében[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_note-survey_wang_2025-1).
Ez a megközelítés a multimodális nagy nyelvi modellek (MLLM) fejlődésével jelent meg, amelyek képesek egyszerre feldolgozni szöveget, képeket, hangot és videót. Az MCoT lehetővé teszi a modellek számára, hogy értelmezhető, lépésenkénti magyarázatokat generáljanak, amelyek különböző forrásokból származó információkat ötvöznek, ezáltal növelve a pontosságot és a működés átláthatóságát.
## A szöveges CoT-tól a multimodális CoT-ig: előzmények
### Chain-of-Thought szövegben
A **Chain-of-Thought (CoT)** módszert kezdetben a Google kutatói javasolták 2022-ben szöveges nagy nyelvi modellek (LLM) számára[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_note-cot_wei_2022-2). Az alapelv az, hogy a modellt arra tanítják, hogy a végső válasz kiadása előtt közbenső következtetési lépések sorozatát generálja. A lépésenkénti megoldási példák hozzáadása a prompthoz (*few-shot prompting*) jelentősen javította az LLM-ek képességét aritmetikai, logikai és józan ésszerűséget igénylő feladatok megoldásában, és növelte a modellek általános pontosságát és megbízhatóságát[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_note-cot_wei_2022-2).
### Átmenet a multimodalitás felé
A szöveges CoT sikere ösztönözte a módszer multimodális forgatókönyvekre való kiterjesztésére irányuló kísérleteket. A Microsoft **Kosmos-1** nevű MLLM-jének megjelenésével – amely egyszerre szövegen és képeken tanul – lehetővé vált a CoT-logika integrálása a multimodális percepcióval[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_note-kosmos1_huang_2023-3). A kísérletek megmutatták, hogy az ilyen modellek képesek lépésenkénti következtetéseket alkalmazni szöveges és vizuális bemenetek figyelembevételével egyaránt, ami bizonyította a logika és a percepció ötvözésének elvi lehetőségét[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_note-kosmos1_huang_2023-3).
## Főbb megközelítések és módszertanok
2023-tól kezdve számos módszert javasoltak a multimodális CoT megvalósítására.
### Kétlépéses Multimodal-CoT (Zhang et al.)
Az egyik első, 2023-ban javasolt módszer kétlépéses sémát alkalmaz[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_note-mcot_zhang_2023-4):
1. **Indoklás generálása**: Az első lépésben a modell szöveges gondolatmenet-láncot (*rationale*) generál multimodális információk (például szöveg és kép) alapján.
2. **Válasz kialakítása**: A második lépésben a modell a generált indoklásra támaszkodva adja ki a végső választ.
Ez az elkülönített megközelítés lehetővé tette, hogy egy 1 milliárd paraméternél kisebb modell rekordmagas teljesítményt érjen el a **ScienceQA** tudományos dataseten, még a nagyméretű GPT-3.5 modellt is felülmúlva. Emellett a hallucinációk csökkenését is megfigyelték[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_note-mcot_zhang_2023-4).
### Compositional CoT - Kompozicionális CoT
A CVPR 2024 konferencián bemutatott módszer vizuális-szöveges feladatokra összpontosít, és közbenső lépésként a kép strukturált reprezentációjának generálását javasolja[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_note-compositional_cot_mitra_2024-5). Először az MLLM jelenetleírást generál jelenetgráf formájában, feltüntetve az objektumokat és a köztük lévő relációkat. Ezt követően ez a strukturált leírás bekerül a végső válaszhoz használt promptba. Ez a megközelítés lehetővé teszi az LLM számára, hogy mélyebben figyelembe vegye az objektumok közötti kompozicionális kapcsolatokat, és javítja az összetett jelenetek leírásával és vizuális kérdés-válasz elemzéssel kapcsolatos feladatok eredményeit[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_note-compositional_cot_mitra_2024-5).
### Duty-Distinct CoT - Feladatmegosztásos CoT
A NeurIPS 2023 konferencián bemutatott módszer a felelősség megosztását javasolja a rendszer különböző komponensei között[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_note-ddcot_zheng_2023-6):
- **A nyelvi modell** felelős a logikai következtetésért és az információ integrálásáért.
- **A vizuális alrendszer** (számítógépes látás modell) felelős a képtartalom felismeréséért.
Ez a „bináris prompting" „kritikus gondolkodást" biztosít: az LLM értékeli és felhasználja a specializált vizuális modulból érkező képi információkat. A DDCoT megközelítés általánosabb és magyarázhatóbb következtetések generálását tette lehetővé, és jelentősen növelte a pontosságot multimodális tudományos QA feladatokon[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_note-ddcot_zheng_2023-6).
### Az MCoT egyéb változatai
Intenzíven fejlesztenek más, adott modalitásokhoz igazított megközelítéseket is:
- **Dual CoT**: Párhuzamos, kétirányú következtetési séma.
- **Audio-CoT**: A gondolatmenet-lánc adaptációja hang- és beszédfelismerési feladatokhoz.
- **Video-of-Thought**: Videóadatok lépésenkénti elemzésének technikája[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_note-survey_wang_2025-1).
## Alkalmazások és eredmények
A multimodális CoT-prompting számos területen bizonyította hatékonyságát, ahol különböző típusú információk ötvözése szükséges.
- **Oktatás és tudományos QA**: Lehetővé teszi a rendszerek számára, hogy diagramokat és illusztrációkat tartalmazó kérdésekre válaszoljanak, részletes megoldásmagyarázatot nyújtva (például a ScienceQA dataseten)[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_note-mcot_zhang_2023-4).
- **Autonóm vezetés és robotika**: Segít a lidar-, szenzor- és kameraadatok szekvenciális értelmezésében, javítva a jelenetmegértést és az ágensek döntéshozatalát.
- **Embodied AI**: Megbízhatóbb cselekvéstervezést biztosít a fizikai világgal interakcióba lépő rendszerek számára vizuális és szöveges jelzések alapján.
- **Orvostudomány és egészségügy**: Az orvosi képek (például röntgenfelvételek) és szöveges leírások ötvözése növeli a diagnosztika pontosságát és az AI következtetéseinek magyarázhatóságát[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_note-survey_wang_2025-1).
## Kihívások és kilátások
A jelentős előrelépés ellenére a CoT multimodális alkalmazása összetett kutatási problémát jelent.
- **Annotált adatok hiánya**: A modellek helyes multimodális következtetések generálására való betanításához nagy, részletes magyarázatokat tartalmazó adathalmazok szükségesek, amelyek előállítása munkaigényes.
- **Rugalmasság és általánosíthatóság**: Az egyik feladattípusra (például szöveg + kép) hangolt módszerek esetleg rosszul vihetők át más modalitáskombinációkra.
- **Optimális integráció**: Nyitott kérdés marad, hogyan lehet a legjobban integrálni a különböző modalitásokat egyetlen következtetési folyamatba úgy, hogy az valóban erősítse a modell megértését, ne csupán meghosszabbítsa a választ.
- **Szabványosítás és értékelés**: Szükség van szabványosított benchmarkok kidolgozására a különböző MCoT-megközelítések objektív értékeléséhez és összehasonlításához[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_note-ddcot_zheng_2023-6).
Az általános intelligencia szintjéhez közelítő multimodális AI eléréséhez további innovációk szükségesek az MCoT módszerekben, amelyek figyelembe veszik a világ különböző érzékelőkkel való percepcióját[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_note-survey_wang_2025-1).
## Hivatkozások
- A Multimodal CoT áttekintése a Prompting Guide-ban
- «Multimodal Chain-of-Thought Reasoning: A Comprehensive Survey» — részletes tudományos áttekintés
## Irodalom
- Zhang, Z. et al. (2023). *Multimodal Chain-of-Thought Reasoning in Language Models*. arXiv:2302.00923.
- Mitra, C. et al. (2024). *Compositional Chain-of-Thought Prompting for Large Multimodal Models*. *CVPR 2024*. PDF.
- Zheng, G. et al. (2023). *DDCoT: Duty-Distinct Chain-of-Thought Prompting for Multimodal Reasoning in Language Models*. arXiv:2310.16436.
- Huang, S. et al. (2023). *Language Is Not All You Need: Aligning Perception with Language Models (Kosmos-1)*. arXiv:2302.14045.
- Wang, Y. et al. (2025). *Multimodal Chain-of-Thought Reasoning: A Comprehensive Survey*. arXiv:2503.12605.
- Ma, Z. et al. (2025). *Audio-CoT: Exploring Chain-of-Thought Reasoning in Large Audio Language Models*. arXiv:2501.07246.
- Li, J. et al. (2024). *DCoT: Dual Chain-of-Thought Prompting for Large Multimodal Models*. OpenReview:0saecDOdh2.
- Ma, Z. et al. (2025). *ThinkSound: Chain-of-Thought Reasoning in Multimodal Large Language Models*. arXiv:2506.21448.
- Zhang, M. et al. (2023). *Video-of-Thought: Step-by-Step Video Reasoning from Perception to Cognition*. PDF.
- Mitra, S. et al. (2024). *ThinkVideo: High-Quality Video Reasoning with Chain of Thoughts*. arXiv:2505.18561.
- Wu, Y. et al. (2024). *MINT: Multi-modal Chain of Thought in Unified Generative Models*. arXiv:2503.01298.
## Jegyzetek
1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_ref-survey_wang_2025_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_ref-survey_wang_2025_1-1) [1.2](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_ref-survey_wang_2025_1-2) [1.3](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_ref-survey_wang_2025_1-3) Wang, Y. et al. «Multimodal Chain-of-Thought Reasoning: A Comprehensive Survey». *arXiv:2503.12605*, 2025. [1]
2. ↑ [2.0](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_ref-cot_wei_2022_2-0) [2.1](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_ref-cot_wei_2022_2-1) Wei, J. et al. «Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models». *arXiv:2201.11903*, 2022. [2]
3. ↑ [3.0](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_ref-kosmos1_huang_2023_3-0) [3.1](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_ref-kosmos1_huang_2023_3-1) Huang, S. et al. «Language Is Not All You Need: Aligning Perception with Language Models». *arXiv:2302.14045*, 2023. [3]
4. ↑ [4.0](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_ref-mcot_zhang_2023_4-0) [4.1](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_ref-mcot_zhang_2023_4-1) [4.2](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_ref-mcot_zhang_2023_4-2) Zhang, Z. et al. «Multimodal Chain-of-Thought Reasoning in Language Models». *arXiv:2302.00923*, 2023. [4]
5. ↑ [5.0](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_ref-compositional_cot_mitra_2024_5-0) [5.1](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_ref-compositional_cot_mitra_2024_5-1) Mitra, A. et al. «Compositional Chain-of-Thought Prompting for Large Multimodal Models». *CVPR*, 2024. [5]
6. ↑ [6.0](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_ref-ddcot_zheng_2023_6-0) [6.1](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_ref-ddcot_zheng_2023_6-1) [6.2](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(HU)#cite_ref-ddcot_zheng_2023_6-2) Zheng, G. et al. «DDCoT: Duty-Distinct Chain-of-Thought Prompting for Multimodal Reasoning in Language Models». *OpenReview*, 2023. [6]