Histórico
Os problemas de eletromagnetismo frequentemente envolvem conceitos complexos, como vetores espaciais e distribuições de campo, representando uma área em que as pontuações são normalmente mais baixas nos testes PhysUniBenchmark. A otimização direcionada pode melhorar significativamente o desempenho do modelo.
procedimento
- Filtragem de dados
fazer uso deload_data.py --filter electromagnetismExtrair o conjunto de dados dos alunos de eletromagnetismo - análise de erros
Visualização após a execução da avaliaçãoresults/O relatório de classificação de erros abaixo concentra-se em erros relacionados a operações vetoriais e à regra da mão direita. - Aprimoramento direcionado
1. Adicione anotações do sistema de coordenadas à imagem (modificar)preprocess.py(usado em uma expressão nominal)add_coordinate()Função)
2. Adicione um prompt de memória para as equações de Maxwell no prompt.
Programa Avançado
Para modelos de código aberto, recomenda-se que:
1. Incorporar camadas de atenção especializadas para a lei de Ampère em modelos como o LLaVA.
2) Usedata/augment/Gerador de diagramas de linhas de campo para expandir dados de treinamento
Essa resposta foi extraída do artigoPhysUniBenchmark: ferramenta de benchmarking para problemas de física multimodalO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar a precisão dos modelos multimodais em problemas de eletromagnetismo?
