問題分析
物理学の問題では、しばしば画像（力図、回路図など）や数式を用いた論理的推論が必要とされるが、多くのマルチモーダルモデルは、視覚的特徴が意味的理解から切り離され、誤った問題解決につながるという問題に悩まされている。PhysUniBenchmarkは、このような欠陥を見つけることを目標とすることができる。
処方
- 標準化されたテストセットの使用
うごきだすevaluate.pyスクリプトを作成する際は、グラフ問題が混在するエラーのケースに焦点を当てる（例：電磁気学における場の分布グラフ＋マクスウェルの方程式）。 - フィーチャーアライメントの強化
とおすpreprocess.py画像を構造化された記述（SVGベクトルデータなど）に変換し、テキスト特徴と並行してモデルに入力する。 - 比較検証
支出visualize.py異なるモード入力の精度比較プロットを作成し、弱点を特定する
推奨事項の実施
ステップバイステップのテスト戦略が提案されている：テキストのみと画像のみのトピックを個別にテストし、次にマルチモーダルなトピックをテストし、エラーパターン分析を通じて改善の方向性を特定する。LSTM+CNNのフュージョン・アーキテクチャのリファレンス・コードはプロジェクト・ドキュメントに記載されている。
この答えは記事から得たものである。PhysUniBenchmark: マルチモーダル物理問題のベンチマークツールについて
