Hintergrund
Elektromagnetische Probleme beinhalten oft komplexe Konzepte wie Raumvektoren und Feldverteilungen und sind ein Bereich, der bei PhysUniBenchmark-Tests im Allgemeinen schlecht abschneidet. Die Leistung des Modells kann durch spezielle Optimierungen erheblich verbessert werden.
Verfahren
- Filtern von Daten
ausnutzenload_data.py --filter electromagnetismExtraktion des EM Scholars-Datensatzes - Fehleranalyse
Ausführen einer Ansicht nach der Evaluierungresults/Ein Bericht über die Klassifizierung von Fehlern, wobei der Schwerpunkt auf Fehlern im Zusammenhang mit der Vektorarithmetik und der Rechte-Hand-Regel liegt - Erhöhte Relevanz
1. den Bildern eine Koordinatensystembeschriftung hinzufügen (ändern)preprocess.py(in Form eines Nominalausdrucks)add_coordinate()Funktion)
2. in die Aufforderung eine Eselsbrücke für das Maxwellsche Gleichungssystem einfügen
Fortgeschrittenes Programm
Für Open-Source-Modelle, die Empfehlung:
1. die Ergänzung von Modellen wie LLaVA um spezielle Aufmerksamkeitsebenen für das Ampere'sche Ringgesetz
2. verwendendata/augment/Erweiterung der Trainingsdaten durch den Feldliniengenerator im
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelPhysUniBenchmark: Benchmarking-Tool für multimodale PhysikproblemeDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Genauigkeit von multimodalen Modellen bei elektromagnetischen Problemen optimieren?
