열역학적 논리 평가를 위한 대형 언어 모델의 3층 벤치마크: ThermoQA

2026년 4월 23일 AI 자동 생성

열역학 문제 293개를 3개 층으로 나누어 정의합니다: 속성 검색(110 Q), 구성 요소 분석(101 Q), 및 전체 사이클 분석(82 Q). CoolProp 7.2.0을 사용하여 물, R-134a, 및 변이 cp 공기를 다루는 그라운드 트루스는 프로그래밍적으로 계산됩니다. 여섯 대의 정교한 LLM은 각각 세 번의 독립적인 실행을 통해 평가됩니다. 합성 리더보드는 Claude Opus 4.6 (94.1%), GPT-5.4 (93.1%), 및 Gemini 3.1 Pro (92.5%)로 이어집니다. 속성 기억화가 열역학적 추론을 암시하지 않는다는 것을 확인하기 위해 속성 검색, 구성 요소 분석, 및 전체 사이클 분석 간의 성능 감소는 2.8 pp(Opus)에서 32.5 pp(MiniMax)까지 다양합니다. 초고압 물, R-134a 냉매, 및 조합 사이클 가스 터빈 분석은 40-60 pp 성능 분산을 제공하여 자연적인 구분자로 작용합니다. 다중 실행 시그마는 +/-0.1%에서 +/-2.5%까지의 범위로 논리적 일관성을 구분된 평가 축으로 정의합니다. 데이터 세트 및 코드는 https://huggingface.co/datasets/olivenet/thermoqa에서 공개 소스입니다.

원문 보기 arXiv AI

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