PhysUniBenchmark：多模态物理问题基准测试工具

PhysUniBenchmark 是一个开源的多模态物理问题基准测试工具，托管在 GitHub 上，由 PrismaX-Team 开发。它旨在评估多模态大模型在处理本科水平物理问题时的能力，特别关注需要结合概念理解和视觉解读的复杂场景。数据集包含多样化的物理问题，覆盖力学、电磁学、光学等多个领域，题目形式包括文字描述、公式、图像和图表。该工具为研究人员和开发者提供了一个标准化的测试平台，帮助分析大模型在物理推理和多模态任务中的表现。项目文档详细，易于获取和使用，适合学术研究和模型优化。

功能列表

• 提供大规模多模态物理问题数据集，涵盖本科水平的多种物理学科。
• 支持对多模态大模型的推理能力进行标准化评估。
• 包含丰富的题目类型，如文字、公式、图像和图表，测试综合理解能力。
• 开源代码和数据集，允许用户自由下载、修改和扩展。
• 提供详细的文档和使用指南，支持快速上手。
• 支持生成评估报告，分析模型在不同物理领域的表现。

使用帮助

获取和安装

PhysUniBenchmark 是一个基于 GitHub 的开源项目，用户可以通过以下步骤获取和使用：

1. 克隆仓库
   打开终端，运行以下命令克隆项目到本地：

   git clone https://github.com/PrismaX-Team/PhysUniBenchmark.git
   

   确保已安装 Git。如果没有，可从 Git 官网 下载并安装。

2. 安装依赖
   进入项目目录：

   cd PhysUniBenchmark
   

   项目依赖 Python 环境（建议使用 Python 3.8 或以上）。安装所需依赖，运行：

   pip install -r requirements.txt
   

   requirements.txt 文件列出了所有必要的 Python 库，如 NumPy、Pandas 和 Matplotlib。如果文件缺失，可参考项目文档中的依赖列表手动安装。

3. 数据集下载
   数据集存储在 GitHub 仓库或外部链接中。用户可直接从仓库的 data 文件夹下载，或根据文档中的链接访问完整数据集。下载后，解压数据集到项目目录下的指定文件夹（默认路径为 data/）。
4. 配置环境
   确保本地环境支持多模态大模型（如 GPT-4o 或其他开源模型）。用户需根据模型的 API 或本地部署要求，配置环境变量或模型路径。详细配置步骤在项目 README.md 中有说明。

使用流程

PhysUniBenchmark 的核心功能是评估多模态大模型在物理问题上的表现。以下是具体操作步骤：

1. 准备模型
   用户需要准备一个支持多模态输入（文字和图像）的大模型。常见选择包括 GPT-4o、LLaVA 或其他开源模型。确保模型已部署并可通过 API 或本地调用。
2. 加载数据集
   项目提供了一个 Python 脚本 load_data.py 用于加载数据集。运行以下命令：

   python load_data.py --path data/
   

   该脚本会解析数据集中的问题，包括文字、公式和图像，并生成可供模型处理的输入格式。

3. 运行评估
   使用提供的评估脚本 evaluate.py 测试模型表现。命令示例：

   python evaluate.py --model <model_name> --data_path data/ --output results/
   

   • <model_name>：指定模型名称或 API 密钥。
   • --data_path：数据集所在路径。
   • --output：评估结果的保存路径。
     脚本会自动将问题输入模型，收集答案，并生成评估报告。
4. 分析结果
   评估完成后，结果保存在 results/ 文件夹中，格式为 CSV 或 JSON 文件。报告包含模型在不同物理领域（如力学、电磁学）的准确率、错误分析和性能统计。用户可使用 visualize.py 脚本生成可视化图表：

   python visualize.py --results results/eval_report.csv
   

   图表包括柱状图和折线图，展示模型在各领域的表现差异。

特色功能操作

• 多模态问题测试
  数据集中的问题结合了文字、公式和图像。例如，一个力学问题可能包含物体运动的文字描述、受力图和速度-时间图表。用户可通过 preprocess.py 脚本预处理这些输入，确保模型能够正确解析：

  python preprocess.py --input data/sample_problem.json
  

  预处理后的数据会转换为模型可识别的格式，如 JSON 或嵌入向量。

• 自定义扩展
  用户可以向数据集添加新问题。问题格式需遵循项目文档中的 JSON 模板，包含 question（问题描述）、image（图像路径）、answer（正确答案）等字段。添加后，运行 validate_data.py 验证数据格式：

  python validate_data.py --input data/new_problem.json
  

• 对比分析
  项目支持同时测试多个模型。用户可在 evaluate.py 中指定多个模型名称，脚本会生成对比报告，展示不同模型在同一问题上的表现差异。

注意事项

• 确保本地有足够的存储空间（数据集可能较大，建议至少 10GB）。
• 运行评估时，模型推理可能需要 GPU 支持，建议使用配备 NVIDIA GPU 的设备。
• 如果使用云端 API（如 GPT-4o），请确保网络稳定并配置正确的 API 密钥。

应用场景

1. 学术研究
   研究人员可以使用 PhysUniBenchmark 测试多模态大模型在物理推理任务中的表现，分析模型的局限性，为改进模型提供数据支持。
2. 模型开发
   开发者可利用数据集优化多模态模型的训练，特别是在处理物理相关任务时，提升模型的视觉和逻辑推理能力。
3. 教育辅助
   教育工作者可将数据集用于教学，生成物理问题的测试集，帮助学生理解复杂概念，或评估 AI 教学工具的性能。

QA

1. PhysUniBenchmark 支持哪些物理领域？
   数据集覆盖力学、电磁学、光学、热学和量子力学等本科水平物理学科，包含多种题型。
2. 如何添加自定义问题？
   按照项目文档中的 JSON 模板创建问题文件，包含文字、图像和答案，然后运行 validate_data.py 验证格式。
3. 需要哪些硬件支持？
   建议使用配备 GPU 的设备以加速模型推理，CPU 也可运行但速度较慢。至少 16GB 内存和 10GB 存储空间。
4. 是否支持开源模型？
   支持任何多模态模型，如 LLaVA、CLIP 等，需根据模型要求配置环境。