Physics Reasoner: Knowledge-Augmented Reasoning for Solving Physics Problems with Large Language Models

📄 arXiv: 2412.13791v1 📥 PDF

作者: Xinyu Pang, Ruixin Hong, Zhanke Zhou, Fangrui Lv, Xinwei Yang, Zhilong Liang, Bo Han, Changshui Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-18

备注: COLING 2025

💡 一句话要点

Physics Reasoner：提出知识增强框架，利用大语言模型解决物理问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 物理问题求解 知识增强 大语言模型 推理框架 公式检索 检查表 SciBench

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在解决物理问题时，常因缺乏相关知识或无法正确应用知识而表现不佳。
  2. Physics Reasoner通过构建全面的公式集和使用检查表来指导知识应用，增强LLM的物理问题求解能力。
  3. 实验表明，Physics Reasoner有效提升了LLM在SciBench数据集上的物理问题求解准确率，达到了新的SOTA。

📝 摘要（中文）

物理问题求解是推理能力的重要体现，需要复杂的推理能力和丰富的物理知识。然而，现有的大语言模型（LLMs）常常因为缺乏知识或错误地应用知识而失败。为了缓解这些问题，我们提出了Physics Reasoner，这是一个知识增强框架，旨在利用LLMs解决物理问题。具体来说，该框架构建了一个全面的公式集来提供显式的物理知识，并利用包含详细指令的检查表来指导有效的知识应用。也就是说，给定一个物理问题，Physics Reasoner通过三个阶段来解决它：问题分析、公式检索和引导推理。在此过程中，检查表用于增强LLMs在分析和推理阶段的自我改进。实验结果表明，Physics Reasoner缓解了知识不足和错误应用的问题，在SciBench上实现了最先进的性能，平均准确率提高了5.8%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型在解决物理问题时，由于缺乏足够的物理知识或无法正确运用知识而导致的性能瓶颈。现有方法通常依赖于LLM自身的知识储备，容易出现知识不足或应用错误的情况，限制了其在物理问题求解方面的能力。

核心思路：论文的核心思路是通过知识增强的方式，显式地为LLM提供物理知识，并设计有效的机制来引导LLM正确地应用这些知识。具体来说，构建一个全面的物理公式集作为外部知识库，并利用检查表来指导LLM进行问题分析和推理，从而提高其解决物理问题的准确性。

技术框架：Physics Reasoner框架包含三个主要阶段：问题分析、公式检索和引导推理。在问题分析阶段，利用检查表来指导LLM理解问题，提取关键信息。在公式检索阶段，从构建的公式集中检索与问题相关的公式。在引导推理阶段，利用检查表和检索到的公式，指导LLM进行逐步推理，最终得到答案。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个知识增强的框架，将显式的物理知识（公式集）和指导性的推理流程（检查表）相结合，有效地提升了LLM在物理问题求解方面的能力。与以往依赖LLM自身知识的方法相比，该方法能够更好地利用外部知识，避免知识不足或应用错误的问题。

关键设计：公式集的构建需要覆盖尽可能多的物理公式，并进行合理的组织和索引，以便快速检索。检查表的设计需要包含详细的步骤和指导，引导LLM进行正确的问题分析和推理。此外，还需要设计有效的机制来将检索到的公式和检查表的信息融入到LLM的推理过程中，例如通过prompt engineering等方式。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Physics Reasoner在SciBench数据集上取得了显著的性能提升，平均准确率提高了5.8%，达到了state-of-the-art水平。实验结果表明，该方法能够有效缓解知识不足和错误应用的问题，显著提升LLM在物理问题求解方面的能力。具体的性能提升数据表明了该方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

Physics Reasoner具有广泛的应用前景，可用于开发智能辅导系统、自动化物理问题求解工具等。该研究有助于提升人工智能在科学领域的应用水平，并为其他需要知识推理的任务提供借鉴。未来，该方法有望扩展到其他科学领域，例如化学、生物学等。

📄 摘要（原文）

Physics problems constitute a significant aspect of reasoning, necessitating complicated reasoning ability and abundant physics knowledge. However, existing large language models (LLMs) frequently fail due to a lack of knowledge or incorrect knowledge application. To mitigate these issues, we propose Physics Reasoner, a knowledge-augmented framework to solve physics problems with LLMs. Specifically, the proposed framework constructs a comprehensive formula set to provide explicit physics knowledge and utilizes checklists containing detailed instructions to guide effective knowledge application. Namely, given a physics problem, Physics Reasoner solves it through three stages: problem analysis, formula retrieval, and guided reasoning. During the process, checklists are employed to enhance LLMs' self-improvement in the analysis and reasoning stages. Empirically, Physics Reasoner mitigates the issues of insufficient knowledge and incorrect application, achieving state-of-the-art performance on SciBench with an average accuracy improvement of 5.8%.