Fine-Tuning Vision-Language Models for Neutrino Event Analysis in High-Energy Physics Experiments

📄 arXiv: 2508.19376v1 📥 PDF

作者: Dikshant Sagar, Kaiwen Yu, Alejandro Yankelevich, Jianming Bian, Pierre Baldi

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CV, hep-ex

发布日期: 2025-08-26

💡 一句话要点

提出基于视觉-语言模型的中微子事件分类方法

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

关键词: 中微子事件分类 视觉-语言模型 多模态推理 高能物理 卷积神经网络 LLaMA 3.2 实验物理 信息整合

📋 核心要点

  1. 现有的中微子事件分类方法主要依赖于卷积神经网络（CNN），在处理多模态信息时存在局限性。
  2. 本研究提出了一种基于LLaMA 3.2的微调视觉-语言模型（VLM），旨在提高中微子相互作用的分类能力。
  3. 实验结果显示，VLM在分类准确率和其他指标上超越了传统CNN，且能够更好地整合文本和语义信息。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）的进展显示出在多模态推理方面的强大潜力。本研究探索了基于LLaMA 3.2的微调视觉-语言模型（VLM）在高能物理实验中对中微子相互作用的分类能力。我们将其性能与NOvA和DUNE等实验中使用的传统卷积神经网络（CNN）基线进行了基准测试，评估了分类准确率、精确率、召回率和AUC-ROC等指标。结果表明，VLM不仅在性能上与CNN相当或更优，还能实现更丰富的推理和更好的辅助文本或语义上下文整合。这些发现表明，VLM为高能物理中的事件分类提供了一个有前景的通用基础，推动了实验中微子物理的多模态方法的发展。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决高能物理实验中中微子相互作用分类的准确性和多模态信息整合不足的问题。现有的CNN方法在处理复杂的图像和文本信息时存在局限性，难以充分利用辅助信息。

核心思路：论文提出了一种基于LLaMA 3.2的微调视觉-语言模型（VLM），通过结合视觉和语言信息，提升中微子事件分类的性能。该模型设计旨在实现更丰富的推理能力和更好的信息整合。

技术框架：整体架构包括数据预处理、模型训练和性能评估三个主要阶段。首先，对像素化的探测器图像进行处理，然后使用微调的VLM进行分类，最后通过多种指标评估模型性能。

关键创新：该研究的主要创新在于将视觉-语言模型应用于高能物理事件分类，突破了传统CNN在多模态信息处理上的局限，提供了更强的推理能力和信息整合能力。

关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数以优化分类性能，并对VLM的超参数进行了细致调整，以确保其在中微子事件分类任务中的有效性。

📊 实验亮点

实验结果表明，微调的视觉-语言模型在分类准确率、精确率、召回率和AUC-ROC等指标上均超过了传统的卷积神经网络（CNN），展示了更强的多模态推理能力。这一成果为高能物理中的事件分类提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括高能物理实验中的中微子事件分类、粒子物理学研究以及其他需要多模态信息处理的科学领域。通过提升分类准确性和信息整合能力，未来可能推动相关实验的效率和成果。

📄 摘要（原文）

Recent progress in large language models (LLMs) has shown strong potential for multimodal reasoning beyond natural language. In this work, we explore the use of a fine-tuned Vision-Language Model (VLM), based on LLaMA 3.2, for classifying neutrino interactions from pixelated detector images in high-energy physics (HEP) experiments. We benchmark its performance against an established CNN baseline used in experiments like NOvA and DUNE, evaluating metrics such as classification accuracy, precision, recall, and AUC-ROC. Our results show that the VLM not only matches or exceeds CNN performance but also enables richer reasoning and better integration of auxiliary textual or semantic context. These findings suggest that VLMs offer a promising general-purpose backbone for event classification in HEP, paving the way for multimodal approaches in experimental neutrino physics.