---
title: "Multimodal CoT Prompting (TH)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(TH)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Multimodal_CoT_Prompting_(TH)"
language: "th"
categories:
- "Category:Large language models"
- "Category:Machine learning"
- "Category:Prompt engineering"
- "Category:Thai"
revision_id: 4740
wiki_created_at: 2026-09-06T23:39:15Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:39:15Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:04:19Z
---
# Multimodal CoT Prompting (TH)
**การให้คำสั่งแบบลูกโซ่การอนุมานหลายรูปแบบ** (**Multimodal Chain-of-Thought Prompting**, **MCoT**) — คือการขยายวิธีการ Chain-of-Thought (CoT) ไปสู่งานที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลหลายประเภท (หลาย modality) ในโมเดล MCoT นั้น ภาษาและ modality อื่น ๆ เช่น การมองเห็นหรือการวิเคราะห์ข้อมูลตาราง จะมีส่วนร่วมในกระบวนการอนุมานทีละขั้นตอนแบบรวมศูนย์เพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อน[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(TH)#cite_note-survey_wang_2025-1)
แนวทางนี้เกิดขึ้นพร้อมกับการพัฒนาของ Multimodal Large Language Model (MLLM) ที่สามารถประมวลผลข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอพร้อมกันได้ MCoT ช่วยให้โมเดลสร้างคำอธิบายที่ตีความได้และเป็นขั้นตอน โดยรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เข้าด้วยกัน ซึ่งเพิ่มทั้งความแม่นยำและความโปร่งใสในการทำงาน
## พื้นฐาน: จาก CoT เชิงข้อความสู่ MCoT
### Chain-of-Thought ในข้อความ
เดิมทีวิธีการ **Chain-of-Thought (CoT)** ได้รับการเสนอโดยนักวิจัยของ Google ในปี 2022 สำหรับ Large Language Model (LLM) เชิงข้อความ[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(TH)#cite_note-cot_wei_2022-2) แนวคิดคือการฝึกโมเดลให้สร้างลำดับขั้นตอนการอนุมานระดับกลางก่อนที่จะให้คำตอบสุดท้าย การเพิ่มตัวอย่างการแก้ปัญหาทีละขั้นตอนลงใน prompt (*few-shot prompting*) ช่วยปรับปรุงความสามารถของ LLM ในการแก้ปัญหาที่ต้องใช้การอนุมานเชิงคณิตศาสตร์ ตรรกะ และสามัญสำนึกได้อย่างมีนัยสำคัญ และเพิ่มความแม่นยำและความน่าเชื่อถือโดยรวมของโมเดล[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(TH)#cite_note-cot_wei_2022-2)
### การเปลี่ยนผ่านสู่หลาย Modality
ความสำเร็จของ CoT เชิงข้อความกระตุ้นให้มีความพยายามขยายไปสู่สถานการณ์แบบ multimodal ด้วยการปรากฏตัวของ MLLM เช่น **Kosmos-1** จาก Microsoft ซึ่งได้รับการฝึกกับทั้งข้อความและรูปภาพพร้อมกัน จึงเกิดความเป็นไปได้ในการผสานตรรกะ CoT เข้ากับการรับรู้แบบ multimodal[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(TH)#cite_note-kosmos1_huang_2023-3) การทดลองแสดงให้เห็นว่าโมเดลเหล่านี้สามารถใช้การอนุมานทีละขั้นตอนโดยคำนึงถึงทั้งข้อมูลเชิงข้อความและเชิงภาพ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ในการรวมตรรกะและการรับรู้เข้าด้วยกัน[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(TH)#cite_note-kosmos1_huang_2023-3)
## แนวทางหลักและวิธีการ
นับตั้งแต่ปี 2023 เป็นต้นมา มีการเสนอวิธีการต่าง ๆ มากมายสำหรับการนำ multimodal CoT ไปใช้งาน
### Multimodal-CoT แบบสองขั้นตอน (Zhang et al.)
หนึ่งในวิธีการแรกที่เสนอในปี 2023 ใช้แผนผังแบบสองขั้นตอน[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(TH)#cite_note-mcot_zhang_2023-4):
1. **การสร้างเหตุผล**: ในขั้นตอนแรก โมเดลจะสร้างลูกโซ่การอนุมานเชิงข้อความ (*rationale*) จากข้อมูล multimodal (เช่น ข้อความและรูปภาพ)
2. **การสร้างคำตอบ**: ในขั้นตอนที่สอง โมเดลจะให้คำตอบสุดท้ายโดยอ้างอิงจากเหตุผลที่สร้างขึ้น
แนวทางแบบแยกส่วนนี้ช่วยให้โมเดลที่มีพารามิเตอร์น้อยกว่า 1 พันล้านตัวบรรลุคุณภาพสูงสุดเป็นประวัติการณ์บน dataset ทางวิทยาศาสตร์ชื่อ **ScienceQA** แม้กระทั่งเหนือกว่าโมเดลขนาดใหญ่อย่าง GPT-3.5 นอกจากนี้ยังพบการลดลงของ hallucination[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(TH)#cite_note-mcot_zhang_2023-4)
### Compositional CoT
วิธีการนี้ถูกนำเสนอในการประชุม CVPR 2024 โดยมุ่งเน้นที่งานเชิงภาพ-ข้อความ และเสนอให้สร้างการแสดงโครงสร้างของรูปภาพเป็นขั้นตอนกลาง[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(TH)#cite_note-compositional_cot_mitra_2024-5) ขั้นแรก MLLM จะสร้างคำอธิบายฉากในรูปแบบ scene graph โดยระบุวัตถุและความสัมพันธ์ระหว่างกัน จากนั้นคำอธิบายที่มีโครงสร้างนี้จะถูกรวมไว้ใน prompt สำหรับคำตอบสุดท้าย แนวทางนี้ช่วยให้ LLM คำนึงถึงความสัมพันธ์เชิงองค์ประกอบระหว่างวัตถุได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น และปรับปรุงผลลัพธ์ในงานการอธิบายฉากที่ซับซ้อนและการวิเคราะห์คำถาม-คำตอบเชิงภาพ[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(TH)#cite_note-compositional_cot_mitra_2024-5)
### Duty-Distinct CoT
วิธีการนี้ถูกนำเสนอใน NeurIPS 2023 โดยเสนอให้แยกความรับผิดชอบระหว่างส่วนประกอบต่าง ๆ ของระบบ[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(TH)#cite_note-ddcot_zheng_2023-6):
- **โมเดลภาษา** รับผิดชอบการอนุมานเชิงตรรกะและการรวมข้อมูล
- **ระบบย่อยด้านภาพ** (โมเดล computer vision) รับผิดชอบการจดจำเนื้อหาของรูปภาพ
"การให้คำสั่งแบบสองส่วน" นี้ทำให้เกิด "การคิดเชิงวิพากษ์": LLM ประเมินและใช้ข้อมูลเชิงภาพที่ได้รับจากโมดูลการมองเห็นเฉพาะทาง แนวทาง DDCoT ช่วยให้สร้างการอนุมานที่ทั่วไปและอธิบายได้มากขึ้น และเพิ่มความแม่นยำอย่างมีนัยสำคัญในงาน multimodal scientific QA[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(TH)#cite_note-ddcot_zheng_2023-6)
### รูปแบบอื่น ๆ ของ MCoT
มีการพัฒนาแนวทางอื่น ๆ ที่ปรับให้เหมาะกับ modality เฉพาะอย่างแข็งขัน:
- **Dual CoT**: แผนผังการอนุมานแบบสองทิศทางขนาน
- **Audio-CoT**: การปรับใช้ลูกโซ่การอนุมานสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับเสียงและการพูด
- **Video-of-Thought**: เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลวิดีโอทีละขั้นตอน[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(TH)#cite_note-survey_wang_2025-1)
## การประยุกต์ใช้และผลลัพธ์
การให้คำสั่งแบบ Multimodal CoT แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพในหลายด้านที่ต้องการการรวมข้อมูลที่หลากหลาย
- **การศึกษาและ scientific QA**: ช่วยให้ระบบตอบคำถามที่มีแผนภาพและภาพประกอบได้ โดยให้คำอธิบายวิธีแก้ปัญหาที่ละเอียด (เช่น บน dataset ScienceQA)[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(TH)#cite_note-mcot_zhang_2023-4)
- **การขับขี่อัตโนมัติและหุ่นยนต์**: ช่วยตีความข้อมูลจาก LiDAR เซ็นเซอร์ และกล้องตามลำดับ ปรับปรุงการทำความเข้าใจฉากและการตัดสินใจของ agent
- **Embodied AI**: ให้การวางแผนการกระทำที่น่าเชื่อถือมากขึ้นสำหรับระบบที่โต้ตอบกับโลกทางกายภาพ โดยอาศัยการ์ดเชิงภาพและข้อความ
- **การแพทย์และสาธารณสุข**: การผสมผสานภาพทางการแพทย์ (เช่น ภาพเอกซเรย์) กับคำอธิบายเชิงข้อความช่วยเพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัยและความสามารถในการอธิบายผลสรุปของ AI[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(TH)#cite_note-survey_wang_2025-1)
## ปัญหาและแนวโน้ม
แม้จะมีความก้าวหน้าอย่างมีนัยสำคัญ การใช้ CoT แบบ multimodal ยังคงเป็นปัญหาการวิจัยที่ซับซ้อน
- **การขาดแคลนข้อมูลที่มีป้ายกำกับ**: การฝึกโมเดลให้สร้างการอนุมานแบบ multimodal ที่ถูกต้องต้องการชุดข้อมูลขนาดใหญ่พร้อมคำอธิบายโดยละเอียด ซึ่งยากต่อการรวบรวม
- **ความยืดหยุ่นและความสามารถในการทั่วไป**: วิธีการที่ปรับแต่งสำหรับงานประเภทหนึ่ง (เช่น ข้อความ + รูปภาพ) อาจโอนย้ายไปยังการผสม modality อื่น ๆ ได้ไม่ดี
- **การรวมที่เหมาะสมที่สุด**: ยังคงเป็นคำถามเปิดว่าจะรวม modality ต่าง ๆ เข้าในกระบวนการอนุมานแบบเดียวกันได้อย่างไร เพื่อให้ช่วยเสริมความเข้าใจของโมเดลได้อย่างแท้จริง ไม่ใช่แค่ยืดคำตอบให้ยาวขึ้น
- **การกำหนดมาตรฐานและการประเมินผล**: มีความจำเป็นในการพัฒนา benchmark ที่ได้มาตรฐานสำหรับการประเมินและเปรียบเทียบแนวทาง MCoT ต่าง ๆ อย่างเป็นกลาง[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(TH)#cite_note-ddcot_zheng_2023-6)
สำหรับการบรรลุ AI แบบ multimodal ที่ใกล้เคียงกับความสามารถทางปัญญาทั่วไป จำเป็นต้องมีนวัตกรรมเพิ่มเติมในวิธีการ MCoT ที่คำนึงถึงลักษณะเฉพาะของการรับรู้โลกผ่านเซ็นเซอร์ต่าง ๆ[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(TH)#cite_note-survey_wang_2025-1)
## อ้างอิง
- ภาพรวม Multimodal CoT ใน Prompting Guide
- «Multimodal Chain-of-Thought Reasoning: A Comprehensive Survey» — ภาพรวมทางวิทยาศาสตร์โดยละเอียด
## บรรณานุกรม
- 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.
## หมายเหตุ
1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(TH)#cite_ref-survey_wang_2025_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(TH)#cite_ref-survey_wang_2025_1-1) [1.2](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(TH)#cite_ref-survey_wang_2025_1-2) [1.3](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(TH)#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_(TH)#cite_ref-cot_wei_2022_2-0) [2.1](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(TH)#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_(TH)#cite_ref-kosmos1_huang_2023_3-0) [3.1](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(TH)#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_(TH)#cite_ref-mcot_zhang_2023_4-0) [4.1](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(TH)#cite_ref-mcot_zhang_2023_4-1) [4.2](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(TH)#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_(TH)#cite_ref-compositional_cot_mitra_2024_5-0) [5.1](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(TH)#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_(TH)#cite_ref-ddcot_zheng_2023_6-0) [6.1](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(TH)#cite_ref-ddcot_zheng_2023_6-1) [6.2](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_CoT_Prompting_(TH)#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]