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LLM訓練數據包（物理類）
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商品詳情
產品概述
本商品為物理學科 AI 大模型訓練數據包，涵蓋6大核心物理學科領域，包含從高中到研究生級別的高質量物理問題、推理鏈與解題過程數據。可直接用於 LLM 微調（SFT）、強化學習（RLHF / GRPO）、偏好對齊訓練及 RAG 檢索增強。
- 數據總量：約 1,200萬+ 條高質量物理 QA 對及推理鏈
- Token 規模：約 85億 Tokens（含完整推理過程）
- 難度跨度：高中競賽 → 大學本科 → 研究生/PhD資格考 → 前沿研究級
- 數據格式：JSONL / Parquet（含結構化字段標註）
- 質量標準：多輪去重（精確+MinHash+語義去重）、污染檢測（Benchmark洩漏過濾）、人工抽檢校驗
覆蓋學科領域
| 序號 | 學科領域 | 核心內容 | 數據量級 |
|---|---|---|---|
| 1 | 經典力學 | 牛頓力學、拉格朗日/哈密頓力學、剛體動力學、流體力學、振動與波動、天體力學 | ~200萬條 |
| 2 | 量子力學 | 薛定諤方程、算符理論、角動量與自旋、微擾理論、量子糾纏、量子場論基礎 | ~220萬條 |
| 3 | 電磁學 | 麥克斯韋方程組、電磁波傳播、電路分析、電磁感應、輻射理論、超導與等離子體 | ~200萬條 |
| 4 | 熱力學與統計力學 | 熱力學定律、系綜理論、相變與臨界現象、玻爾茲曼分佈、非平衡熱力學 | ~180萬條 |
| 5 | 光學 | 幾何光學、波動光學、偏振與干涉、雷射物理、非線性光學、量子光學 | ~180萬條 |
| 6 | 近代物理 | 狹義/廣義相對論、粒子物理標準模型、核物理、凝聚態物理、宇宙學基礎 | ~220萬條 |
數據特點與質量保障
- 完整推理鏈（Chain-of-Thought）：每道物理問題均包含詳細的分析→建模→公式推導→計算→結論完整推理過程
- 多解法標註：約30%的高難度問題提供2-3種不同解法路徑
- 公式規範化：全部數學公式使用 LaTeX 標準化格式
- 難度分級標註：每條數據標註1-10難度等級
- Benchmark 去污染：已自動檢測並移除與 UGPhysics、TPBench、PHYSICS Benchmark 等主流評測集的重疊數據
- 多輪去重管線：精確去重 → MinHash+LSH模糊去重 → GTE向量語義去重
兼容主流評測基準
訓練後的模型可在以下權威物理評測中體現顯著提升：
- UGPhysics：5,520道本科級物理題，覆蓋13個子學科
- TPBench：理論物理前沿推理評測
- PHYSICS Benchmark（Yale NLP）：1,297道PhD資格考試級問題
- SciEval / MMLU-Physics：通用科學評測中的物理子集
適用場景
- 物理專項大模型微調：為通用 LLM 注入專業物理推理能力
- 科研輔助 AI：加速理論推導、文獻分析、實驗設計
- 教育科技：智能物理輔導系統、自適應物理題庫生成
- STEM 評測基準訓練：提升模型在 MMLU、ARC、SciQ 等評測中的物理相關得分
- 物理模擬與工程：流體力學/材料力學仿真輔助
交付說明
- 數據文件：JSONL / Parquet（以約定為準），附 README 文檔和字段說明
- 交付時效：通常 3-7 個工作日
- 數據更新：可按需提供後續增量數據更新服務
- 合規說明：不包含個人隱私數據；如有特殊合規需求請下單前溝通
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平台保障
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