Problemanalyse
Physikalische Probleme erfordern oft logisches Denken in Verbindung mit Bildern (z.B. Kraftdiagrammen, Schaltplänen) und Formeln, aber viele multimodale Modelle leiden unter dem Problem, dass visuelle Merkmale vom semantischen Verständnis abgekoppelt sind, was zu falschen Problemlösungen führt.PhysUniBenchmark kann gezielt eingesetzt werden, um solche Defizite aufzuspüren.
Verschreibung
- Verwendung von standardisierten Testsätzen
in Bewegung seinevaluate.pyKonzentrieren Sie sich bei der Erstellung von Skripten auf Fehlerfälle, die eine Mischung aus grafischen Fragen enthalten (z. B. Feldverteilungsdiagramme + Maxwellsche Gleichungen im Elektromagnetismus). - Verbesserte Merkmalsausrichtung
passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)preprocess.pyUmwandlung von Bildern in strukturierte Beschreibungen (z. B. SVG-Vektordaten), die parallel zu Textmerkmalen in das Modell eingespeist werden - vergleichende Prüfung
Kosten oder Aufwandvisualize.pyErstellung von Genauigkeitsvergleichsdiagrammen für verschiedene modale Eingaben zur Ermittlung von Schwachstellen
Umsetzung der Empfehlungen
Es wird eine schrittweise Teststrategie vorgeschlagen: reine Text- und Bildthemen werden einzeln getestet, dann werden multimodale Themen getestet, und die Richtung der Verbesserung wird durch die Analyse der Fehlermuster ermittelt. Der Referenzcode für die Fusionsarchitektur von LSTM+CNN ist im Projektdokument enthalten.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelPhysUniBenchmark: Benchmarking-Tool für multimodale PhysikproblemeDie
