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LLM训练数据包(物理类)
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LLM训练数据包(物理类)

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商品详情

产品概述

本商品为物理学科 AI 大模型训练数据包,涵盖6大核心物理学科领域,包含从高中到研究生级别的高质量物理问题、推理链与解题过程数据。可直接用于 LLM 微调(SFT)、强化学习(RLHF / GRPO)、偏好对齐训练及 RAG 检索增强。

  • 数据总量:约 1,200万+ 条高质量物理 QA 对及推理链
  • Token 规模:约 85亿 Tokens(含完整推理过程)
  • 难度跨度:高中竞赛 → 大学本科 → 研究生/PhD资格考 → 前沿研究级
  • 数据格式:JSONL / Parquet(含结构化字段标注)
  • 质量标准:多轮去重(精确+MinHash+语义去重)、污染检测(Benchmark泄漏过滤)、人工抽检校验

覆盖学科领域

序号学科领域核心内容数据量级
1经典力学牛顿力学、拉格朗日/哈密顿力学、刚体动力学、流体力学、振动与波动、天体力学~200万条
2量子力学薛定谔方程、算符理论、角动量与自旋、微扰理论、量子纠缠、量子场论基础~220万条
3电磁学麦克斯韦方程组、电磁波传播、电路分析、电磁感应、辐射理论、超导与等离子体~200万条
4热力学与统计力学热力学定律、系综理论、相变与临界现象、玻尔兹曼分布、非平衡热力学~180万条
5光学几何光学、波动光学、偏振与干涉、激光物理、非线性光学、量子光学~180万条
6近代物理狭义/广义相对论、粒子物理标准模型、核物理、凝聚态物理、宇宙学基础~220万条

数据特点与质量保障

  • 完整推理链(Chain-of-Thought):每道物理问题均包含详细的分析→建模→公式推导→计算→结论完整推理过程,不是简单的问答配对
  • 多解法标注:约30%的高难度问题提供2-3种不同解法路径,有助于模型学习灵活的物理思维
  • 公式规范化:全部数学公式使用 LaTeX 标准化格式,支持直接渲染和解析
  • 难度分级标注:每条数据标注1-10难度等级,覆盖从高考级别(1-3)到PhD级别(7-9)到前沿研究(10)
  • Benchmark 去污染:已自动检测并移除与 UGPhysics、TPBench、PHYSICS Benchmark 等主流评测集的重叠数据,避免训练数据泄漏
  • 多轮去重管线:精确去重 → MinHash+LSH模糊去重 → GTE向量语义去重,确保数据多样性

兼容主流评测基准

训练后的模型可在以下权威物理评测中体现显著提升:

  • UGPhysics:5,520道本科级物理题,覆盖13个子学科
  • TPBench:理论物理前沿推理评测(高能物理、宇宙学方向)
  • PHYSICS Benchmark(Yale NLP):1,297道PhD资格考试级问题,覆盖6大学科
  • SciEval / MMLU-Physics:通用科学评测中的物理子集

适用场景

  • 物理专项大模型微调:为通用 LLM 注入专业物理推理能力
  • 科研辅助 AI:加速理论推导、文献分析、实验设计
  • 教育科技:智能物理辅导系统、自适应物理题库生成
  • STEM 评测基准训练:提升模型在 MMLU、ARC、SciQ 等评测中的物理相关得分
  • 物理模拟与工程:流体力学/材料力学仿真辅助、工程计算验证

交付说明

  • 数据文件:JSONL / Parquet(以约定为准),附 README 文档和字段说明
  • 交付时效:通常 3-7 个工作日,取决于排期与定制需求
  • 数据更新:可按需提供后续增量数据更新服务
  • 合规说明:不包含个人隐私数据;如有特殊合规需求请下单前沟通

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