要約
このペーパーでは、大規模物理モデル (LPM) と呼ばれる、物理学に特化した大規模 AI モデルの開発と評価に関するアイデアを検討し、潜在的なロードマップを提供します。
これらのモデルは、広範なデータに基づいてトレーニングされた大規模言語モデル (LLM) などの基礎モデルに基づいており、物理研究の需要に対応するように調整されています。
LPM は、独立して機能することも、統合フレームワークの一部として機能することもできます。
このフレームワークには、数学的操作のための記号推論モジュール、特定の実験およびシミュレートされたデータを分析するためのフレームワーク、理論と科学文献を統合するためのメカニズムなどの特殊なツールを組み込むことができます。
まず、物理コミュニティが商用 LLM だけに依存するのではなく、専用モデルを積極的に開発および改良する必要があるかどうかを検討します。
次に、物理学、コンピューターサイエンス、科学哲学の専門家間の学際的な協力を通じて LPM をどのように実現できるかを概説します。
これらのモデルを効果的に統合するために、開発、評価、哲学的考察という 3 つの主要な柱を特定します。
開発は、物理テキスト、数学的定式化、および多様な物理データを処理できるモデルの構築に焦点を当てています。
評価では、テストとベンチマークによって精度と信頼性を評価します。
最後に、Philosophical Reflection には、新しい科学的理解を生み出す可能性や、研究においてどのような新しいコラボレーションのダイナミクスが生じる可能性があるかなど、物理学における LLM のより広範な影響の分析が含まれます。
素粒子物理学における実験共同研究の組織構造にインスピレーションを得て、私たちは大規模物理モデルを構築および改良するための同様に学際的で共同研究的なアプローチを提案します。
このロードマップは、特定の目標を示し、それを達成するための道筋を定義し、物理学固有の大規模 AI モデルを実現するために対処する必要がある課題を特定します。
要約(オリジナル)
This paper explores ideas and provides a potential roadmap for the development and evaluation of physics-specific large-scale AI models, which we call Large Physics Models (LPMs). These models, based on foundation models such as Large Language Models (LLMs) – trained on broad data – are tailored to address the demands of physics research. LPMs can function independently or as part of an integrated framework. This framework can incorporate specialized tools, including symbolic reasoning modules for mathematical manipulations, frameworks to analyse specific experimental and simulated data, and mechanisms for synthesizing theories and scientific literature. We begin by examining whether the physics community should actively develop and refine dedicated models, rather than relying solely on commercial LLMs. We then outline how LPMs can be realized through interdisciplinary collaboration among experts in physics, computer science, and philosophy of science. To integrate these models effectively, we identify three key pillars: Development, Evaluation, and Philosophical Reflection. Development focuses on constructing models capable of processing physics texts, mathematical formulations, and diverse physical data. Evaluation assesses accuracy and reliability by testing and benchmarking. Finally, Philosophical Reflection encompasses the analysis of broader implications of LLMs in physics, including their potential to generate new scientific understanding and what novel collaboration dynamics might arise in research. Inspired by the organizational structure of experimental collaborations in particle physics, we propose a similarly interdisciplinary and collaborative approach to building and refining Large Physics Models. This roadmap provides specific objectives, defines pathways to achieve them, and identifies challenges that must be addressed to realise physics-specific large scale AI models.
arxiv情報
著者 | Kristian G. Barman,Sascha Caron,Emily Sullivan,Henk W. de Regt,Roberto Ruiz de Austri,Mieke Boon,Michael Färber,Stefan Fröse,Faegheh Hasibi,Andreas Ipp,Rukshak Kapoor,Gregor Kasieczka,Daniel Kostić,Michael Krämer,Tobias Golling,Luis G. Lopez,Jesus Marco,Sydney Otten,Pawel Pawlowski,Pietro Vischia,Erik Weber,Christoph Weniger |
発行日 | 2025-01-09 17:11:22+00:00 |
arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google