背景
電磁気学の問題は、空間ベクトルや磁場分布のような複雑な概念を含むことが多く、PhysUniBenchmarkテストでは一般的にスコアが低い分野です。モデルの性能は、特別な最適化によって大幅に向上させることができます。
手続き
- データのフィルタリング
利用するload_data.py --filter electromagnetismEM Scholarsデータセットの抽出 - エラー分析
事後評価ビューの実行results/ベクトル演算と右手ルールに関連するエラーを中心としたエラーの分類に関する報告書 - 関連性の向上
1.画像に座標系の注釈を加える（修正する）preprocess.pyなadd_coordinate()関数)
2.マクスウェルの方程式系のニモニックをプロンプトに含める。
上級プログラム
オープンソースのモデルについては、推奨されている：
1.LLaVAなどのモデルにアンペールの環状則に特化したアテンション・レイヤーを追加する。
2.使用するdata/augment/のフィールド線グラフジェネレーターによるトレーニングデータの拡張。
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
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 電磁気学におけるマルチモーダルモデルの精度を最適化するには？
