MAPS: Advancing Multi-Modal Reasoning in Expert-Level Physical Science
作者: Erle Zhu, Yadi Liu, Zhe Zhang, Xujun Li, Jin Zhou, Xinjie Yu, Minlie Huang, Hongning Wang
分类: cs.AI
发布日期: 2025-01-18 (更新: 2025-07-03)
期刊: Proceedings of the 13th International Conference on Learning Representations (ICLR), 2025
💡 一句话要点
MAPS：提升多模态大语言模型在物理科学领域中的推理能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 物理推理 视觉语言模型 电路分析 知识推理
📋 核心要点
- 现有MLLM在物理科学领域，特别是涉及复杂图表和定量分析时，推理能力不足。
- MAPS框架通过物理感知模型(PPM)理解图表，并利用模拟器进行物理知识推理，从而解决该问题。
- 在电路分析问题上，MAPS显著提高了MLLM的推理准确性，超越了现有模型。
📝 摘要（中文）
当前的多模态大语言模型(MLLM)在大量的文本和图像语料库上进行了预训练，在一般的视觉推理任务中表现出强大的能力。然而，在需要理解具有复杂物理结构的图表以及基于多模态信息进行定量分析的物理领域中，它们的性能仍然不足。为了解决这个问题，我们开发了一个新的框架，名为基于物理感知和模拟的多模态科学推理(MAPS)，它基于一个MLLM。MAPS将专家级多模态推理任务分解为通过物理感知模型(PPM)进行的物理图理解和通过模拟器进行的物理知识推理。PPM模块是通过使用精心设计的合成数据对视觉语言模型进行微调而获得的，这些数据包含配对的物理图和相应的模拟语言描述。在推理阶段，MAPS集成了PPM提供的输入图的模拟语言描述以及通过链式模拟过程获得的结果与MLLM，以推导出潜在的基本原理和最终答案。通过我们收集的大学水平电路分析问题进行验证，MAPS显著提高了MLLM的推理准确性，并优于所有现有模型。结果证实，MAPS为提高MLLM的多模态科学推理能力提供了一个有希望的方向。我们将在本文发表后发布用于实验的代码、模型和数据集。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态大语言模型(MLLM)在物理科学领域，特别是电路分析等需要理解复杂物理结构图表和进行定量分析的问题时，推理能力不足的难题。现有方法难以有效提取图表中的物理信息，并将其与物理知识相结合进行推理。
核心思路：论文的核心思路是将复杂的物理推理任务分解为两个子任务：物理图理解和物理知识推理。通过专门的物理感知模型(PPM)来理解图表，提取关键的物理信息，然后利用模拟器结合物理知识进行推理。这种分解降低了任务的复杂度，并允许针对每个子任务进行优化。
技术框架：MAPS框架包含两个主要模块：物理感知模型(PPM)和基于MLLM的推理模块。PPM负责将物理图转换为模拟语言描述，该描述包含了图中的物理结构和参数信息。推理模块接收PPM的输出以及问题描述，通过链式模拟(Chain-of-Simulation)过程，逐步推导出答案。整体流程是：输入问题和图表 -> PPM生成模拟语言描述 -> MLLM结合模拟语言描述和物理知识进行推理 -> 输出答案。
关键创新：论文的关键创新在于引入了物理感知模型(PPM)，该模型能够将物理图转换为机器可理解的模拟语言描述。这种转换使得MLLM能够更好地理解图中的物理信息，并将其用于推理。此外，链式模拟(Chain-of-Simulation)过程允许模型逐步推导答案，提高了推理的可靠性。
关键设计：PPM通过微调视觉语言模型获得，使用精心设计的合成数据进行训练，这些数据包含配对的物理图和相应的模拟语言描述。模拟语言描述的设计需要能够准确地表达图中的物理结构和参数信息。链式模拟过程中的每一步都需要仔细设计，以确保推理的正确性和效率。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
MAPS框架在大学水平的电路分析问题上进行了验证，实验结果表明，MAPS显著提高了MLLM的推理准确性，并优于所有现有的模型。具体的性能提升数据和对比基线需要在论文中查找（未知），但总体而言，实验结果证明了MAPS在提升多模态科学推理能力方面的有效性。
🎯 应用场景
MAPS框架具有广泛的应用前景，可应用于物理、化学、工程等多个科学领域。它可以帮助学生和研究人员更好地理解复杂的科学概念和原理，辅助解决实际问题。未来，该技术有望应用于智能教育、科学研究、自动化设计等领域，提升相关领域的效率和创新能力。
📄 摘要（原文）
Pre-trained on extensive text and image corpora, current Multi-Modal Large Language Models (MLLM) have shown strong capabilities in general visual reasoning tasks. However, their performance is still lacking in physical domains that require understanding diagrams with complex physical structures and quantitative analysis based on multi-modal information. To address this, we develop a new framework, named Multi-Modal Scientific Reasoning with Physics Perception and Simulation (MAPS) based on an MLLM. MAPS decomposes expert-level multi-modal reasoning task into physical diagram understanding via a Physical Perception Model (PPM) and reasoning with physical knowledge via a simulator. The PPM module is obtained by fine-tuning a visual language model using carefully designed synthetic data with paired physical diagrams and corresponding simulation language descriptions. At the inference stage, MAPS integrates the simulation language description of the input diagram provided by PPM and results obtained through a Chain-of-Simulation process with MLLM to derive the underlying rationale and the final answer. Validated using our collected college-level circuit analysis problems, MAPS significantly improves reasoning accuracy of MLLM and outperforms all existing models. The results confirm MAPS offers a promising direction for enhancing multi-modal scientific reasoning ability of MLLMs. We will release our code, model and dataset used for our experiments upon publishing of this paper.