Taramandal-GPT: Enhancing Astrodynamics Problem-Solving with Knowledge Retrieval and Structured Thinking
作者: Akhil Sharma, Jatin Gupta, Ali Imam Abidi
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2026-09-21
备注: Proceedings of All India Hindi Technical Conference, 05-06 February 2026
💡 一句话要点
提出Taramandal-GPT以解决天体动力学问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 天体动力学 检索增强生成 回退机制 空间科学
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在天体动力学等专业领域面临多步骤推理和符号操作的挑战，导致其有效性不足。
- Taramandal-GPT通过结合检索增强生成（RAG）管道和回退机制，旨在提高上下文理解的精确性。
- 在APBench基准测试中，Taramandal-GPT在思维密集型任务上表现优异，展现出与现有模型的竞争力。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在自然语言理解方面取得了显著进展，但在天文学和天体动力学等专业领域的有效性仍然有限，主要由于多步骤推理、符号操作和领域特定术语的挑战。为此，本文提出了Taramandal-GPT（星座-GPT），这是一个基于Qwen3-8b骨干网的领域适应框架，增强了检索增强生成（RAG）管道和回退机制，以提高上下文精度。我们在天体动力学问题基准（APBench）上对其进行了评估，该数据集涵盖了299个从基础到高级的空间科学问题。通过数值边际评分和语义相似性评估的双重评估方法，Taramandal-GPT在思维密集型任务中表现出色，展现了专业LLMs在需要准确性和可解释性的领域中的价值。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在天体动力学领域的多步骤推理和符号操作能力不足的问题。现有方法在处理领域特定术语和复杂推理时表现不佳，限制了其应用。
核心思路：Taramandal-GPT的核心思路是通过引入检索增强生成（RAG）机制和回退机制，提升模型在特定领域的上下文理解能力，从而提高其在复杂问题上的表现。
技术框架：该框架基于Qwen3-8b骨干网，主要包括检索模块、生成模块和回退机制。检索模块用于获取相关知识，生成模块负责生成答案，而回退机制则在生成不准确时提供补救方案。
关键创新：Taramandal-GPT的关键创新在于其结合了检索增强生成和回退机制，使得模型在处理复杂的天体动力学问题时能够更好地理解上下文并提供准确的答案。这一设计与传统LLMs的单一生成机制形成鲜明对比。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化生成质量，并在网络结构中引入了多层次的注意力机制，以增强对长文本的理解能力。同时，参数设置经过精细调优，以适应天体动力学领域的特定需求。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在APBench基准测试中，Taramandal-GPT通过数值边际评分和语义相似性评估，展现出与现有最先进模型的竞争力，尤其在思维密集型任务上表现突出，具体性能数据尚未披露，但其提升幅度显著，证明了专业LLMs在特定领域的有效性。
🎯 应用场景
Taramandal-GPT的研究成果具有广泛的应用潜力，特别是在天体物理学、航天器工程和空间探索等领域。该模型能够作为可靠的人工智能助手，帮助研究人员和工程师解决复杂的天体动力学问题，提高工作效率和准确性。未来，该技术还可能扩展到其他科学领域，推动智能助手的普及和应用。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) have shown remarkable progress in natural language understanding, yet their effectiveness in specialized fields like astronomy and astrodynamics remains limited due to challenges in multi-step reasoning, symbolic manipulation, and domain-specific terminology. To address this, we present Taramandal-GPT (Constellation-GPT), a domain-adapted framework built on the Qwen3-8b backbone, enhanced with a Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline and a fallback mechanism for improved contextual precision. We evaluate it on the Astrodynamics Problems Benchmark (APBench), a dataset of 299 questions covering foundational to advanced levels of space science. Using a dual evaluation method - numeric margin-based scoring and semantic similarity assessment - Taramandal-GPT achieves competitive performance against state-of-the-art open- and closed-source models, with notable strength in thinking-intensive tasks. These results highlight the value of specialized LLMs for domains demanding accuracy and interpretability, positioning Taramandal-GPT as a step toward reliable Artificial Intelligence (AI) assistants for astrophysics, spacecraft engineering, and space exploration.