久久精品免费观看_欧美日韩精品电影_91看片一区_日日夜夜天天综合

材料合成路徑預(yù)測是物質(zhì)科學(xué)領(lǐng)域的重要課題。近年來，大語言模型的崛起以及預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)方法的應(yīng)用，使得通用大語言模型的理解能力在各垂直領(lǐng)域展現(xiàn)出潛力，但在材料領(lǐng)域缺乏相關(guān)的應(yīng)用和研究。

該模型基本具備材料合成領(lǐng)域知識的生成和推理能力。經(jīng)實驗驗證，該模型在預(yù)測合成復(fù)雜的無機材料時，具備超過ChatGPT的性能表現(xiàn)。受限于數(shù)據(jù)集的數(shù)量和質(zhì)量，該成果仍需要更多的語料以滿足不同材料設(shè)計的需求，但展現(xiàn)出大模型在材料領(lǐng)域的創(chuàng)新潛力和應(yīng)用空間，為材料研究和創(chuàng)新帶來了新的啟發(fā)和思路。