論文の概要: Scaling Physical Reasoning with the PHYSICS Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00022v2
• Date: Tue, 03 Jun 2025 01:33:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 01:42:09.140064
• Title: Scaling Physical Reasoning with the PHYSICS Dataset
• Title（参考訳）: PHYSICSデータセットによる物理推論のスケーリング
• Authors: Shenghe Zheng, Qianjia Cheng, Junchi Yao, Mengsong Wu, Haonan He, Ning Ding, Yu Cheng, Shuyue Hu, Lei Bai, Dongzhan Zhou, Ganqu Cui, Peng Ye,
• Abstract要約: PHYSICSは、被験者と難易度にまたがる16,568の高品質な物理問題を含むデータセットである。 力学、電磁気学、熱力学、光学、現代物理学の5つの分野を網羅している。 また、高校から大学院レベルの物理学コースまで幅広い難易度がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.956687630330116
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have achieved remarkable progress on advanced reasoning tasks such as mathematics and coding competitions. Meanwhile, physics, despite being both reasoning-intensive and essential to real-world understanding, received limited academic and industrial attention. This paper introduces PHYSICS, a dataset containing 16,568 high-quality physics problems spanning subjects and difficulty levels, to facilitate this issue. Specifically, PHYSICS is curated with exercises from over 100 textbooks through a carefully designed pipeline for quality control. It covers five major physics domains: Mechanics, Electromagnetism, Thermodynamics, Optics, and Modern Physics. It also spans a wide range of difficulty levels, from high school to graduate-level physics courses. To utilize the data for improving and evaluating the model's physical reasoning capabilities, we split the dataset into training and test sets, and provide reasoning paths generated by powerful reasoning models for the training data to facilitate model training. In addition, for the evaluation part, we find that existing evaluation frameworks exhibit biases in aspects such as units, simplification, and precision in physics domain. To balance efficiency and accuracy, we introduce a Rule+Model evaluation framework tailored to physics problems. Our evaluations on current state-of-the-art open-source and proprietary models highlight the limitations of current models in handling physics-related tasks. We hope that our dataset and evaluation methodology will jointly advance the development of LLMs in the field of physics.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は数学やコーディング競技のような高度な推論タスクにおいて顕著な進歩を遂げている。 一方、物理は理性に強く、現実世界の理解に欠かせないものであったにもかかわらず、学術的・産業的な関心は限られていた。 本稿では、被験者と難易度にまたがる16,568の物理問題を含むデータセットであるPHYSICSを紹介し、この問題を容易にする。 具体的には、PHYSICSは100以上の教科書から、注意深く設計された品質管理パイプラインを通じて、エクササイズでキュレートされる。 力学、電磁気学、熱力学、光学、現代物理学の5つの分野を網羅している。 また、高校から大学院レベルの物理学コースまで幅広い難易度がある。 モデルの物理的推論能力を改善し評価するために、データセットをトレーニングとテストセットに分割し、トレーニングデータの強力な推論モデルによって生成された推論パスを提供し、モデルのトレーニングを容易にする。 また, 既存の評価手法は, 物理領域における単位, 単純化, 精度などの側面に偏りがあることが判明した。 効率と精度のバランスをとるために,物理問題に適したルール+モデル評価フレームワークを導入する。 現状のオープンソースモデルとプロプライエタリモデルに対する評価は,物理関連タスクを扱う上での現在のモデルの限界を浮き彫りにしている。 我々は,本手法が物理分野におけるLCMの開発を共同で進めることを期待している。

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