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LMMのための視覚的プロンプトエンジニアリング（Visual Prompting）の手法

LMMのための視覚的プロンプトエンジニアリング（Visual Prompting）の手法とは、大規模マルチモーダルモデル（LMM）が画像情報をより効率的かつ正確に理解し、活用するための技術群を指します。従来のテキストベースのプロンプトに加え、画像そのものや、画像内の特定の領域、あるいは視覚的な指示（例：ボックス、矢印）をプロンプトとして利用することで、LMMの視覚認識能力と推論能力を向上させます。これにより、画像に関する質問応答（VQA）、画像キャプション生成、視覚的な指示に基づくタスク実行など、多岐にわたるマルチモーダルな応用が可能となり、LMMが単なる言語モデルを超えた「視覚と言語を統合した知能」へと進化するために不可欠な要素です。

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LMMのための視覚的プロンプトエンジニアリング（Visual Prompting）の手法とは

LMMのための視覚的プロンプトエンジニアリング（Visual Prompting）の手法とは、大規模マルチモーダルモデル（LMM）が画像情報をより効率的かつ正確に理解し、活用するための技術群を指します。従来のテキストベースのプロンプトに加え、画像そのものや、画像内の特定の領域、あるいは視覚的な指示（例：ボックス、矢印）をプロンプトとして利用することで、LMMの視覚認識能力と推論能力を向上させます。これにより、画像に関する質問応答（VQA）、画像キャプション生成、視覚的な指示に基づくタスク実行など、多岐にわたるマルチモーダルな応用が可能となり、LMMが単なる言語モデルを超えた「視覚と言語を統合した知能」へと進化するために不可欠な要素です。

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