वृहद भाषा मॉडल (LLM) में हुई प्रगति के आधार पर, यह शोधपत्र उच्च-ऊर्जा भौतिकी (HEP) प्रयोगों से प्राप्त पिक्सेलयुक्त संसूचक डेटा में न्यूट्रिनो अंतःक्रियाओं की पहचान करने के लिए विज़ुअल लैंग्वेज मॉडल (VLM), विशेष रूप से एक परिष्कृत LLaMa 3.2 संस्करण, के अनुप्रयोग का अन्वेषण करता है। हम इस मॉडल की तुलना अत्याधुनिक कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) आर्किटेक्चर से करते हैं, जो NOvA और DUNE प्रयोगों में प्रयुक्त आर्किटेक्चर के समान हैं, जिन्होंने इलेक्ट्रॉन और म्यूऑन न्यूट्रिनो घटनाओं के वर्गीकरण में उच्च दक्षता और शुद्धता प्राप्त की। वर्गीकरण प्रदर्शन और मॉडल पूर्वानुमानों की व्याख्यात्मकता, दोनों पर विचार करते हुए, हम पाते हैं कि VLM, CNN से बेहतर प्रदर्शन करता है, सहायक पाठ या अर्थ संबंधी जानकारी को शामिल करने में अधिक लचीलापन प्रदान करता है, और अधिक व्याख्या योग्य अनुमान-आधारित पूर्वानुमान प्रदान करता है। यह अध्ययन अपने उच्च प्रदर्शन, व्याख्यात्मकता और सामान्यीकरण के कारण भौतिक घटना वर्गीकरण के लिए एक सार्वभौमिक आधार के रूप में VLM की क्षमता पर प्रकाश डालता है, जो प्रायोगिक न्यूट्रिनो भौतिकी में बहुविध अनुमान को एकीकृत करने के नए रास्ते खोलता है।
