PhysicsLM（物理小语言模型）

面向量子力学领域的小型语言模型，使不具备量子力学背景的开发者也能构建专业的物理问答系统。

📌 项目定位

PhysicsLM 专注于量子力学理论的精准解答与知识传授，核心目标是降低量子物理学的学习和使用门槛——让不懂量子力学的开发人员也能训练出专业领域模型。

🏗️ 项目结构

physicsLM/
├── docs/                    # 项目文档
│   ├── api/                 # API 接口文档
│   └── backlog.md           # 产品 Backlog（作业文档）
├── src/                     # 源代码
│   ├── qa/                  # M1: 量子力学知识问答模块
│   ├── computation/         # M2: 量子力学计算与推导模块
│   └── pipeline/            # M3: 数据构建与微调流水线模块
├── data/                    # 数据集
│   ├── raw/                 # 原始数据（教材PDF、论文等）
│   └── processed/           # 处理后的训练数据
├── scripts/                 # 工具脚本（训练、评测、部署）
├── tests/                   # 测试用例
├── images/                  # 项目图片资源
├── README.md                # 项目说明（本文件）
└── 作业2_物理小语言模型.md    # 第2次作业：产品 Backlog 文档

🎯 核心模块

模块	路径	功能	对应 MVP
M1 知识问答	src/qa/	量子力学概念的自然语言问答	✅ P0 必须
M2 计算推导	src/computation/	量子力学计算题的逐步推导	✅ P0 必须
M3 工具链	src/pipeline/	数据构建→微调→评测→部署全流程	✅ P0 必须

📋 Sprint 规划

Sprint	目标	用户故事	Story Points
Sprint 1	数据构建与基础问答能力	US-3.1, US-3.2, US-1.1, US-2.4	13 pts
Sprint 2	核心计算能力与评测闭环	US-2.1, US-1.2, US-3.3	16 pts
Sprint 3	体验增强与生态完善	US-2.3, US-1.3, US-2.2, US-1.4, US-3.4	23 pts

🚀 快速开始

⚠️ 项目处于规划阶段，具体开发将按 Sprint 计划逐步推进。

环境要求

• Python ≥ 3.10
• PyTorch ≥ 2.0
• CUDA ≥ 11.8（GPU 训练）
• 8GB+ 显存（INT4 量化推理）

安装依赖

pip install -r requirements.txt

📚 详细文档

完整的商业模式画布、MVP 功能清单、用户故事及 Story Points 估算详见 作业2_物理小语言模型.md。

📄 许可证

MIT License

👥 团队

本项目为课程作业项目，详见产品 Backlog 文档中的团队分工。