知识导向的材料科学大语言模型

本文综述了大型语言模型（LLMs）在材料科学中的应用与发展。背景介绍了LLMs在自然语言处理和深度学习推动下成为科学研究中的变革性工具，特别在材料科学这一高度跨学科领域展现出巨大潜力。研究目的是探讨如何构建和优化LLMs以解决材料科学中的复杂问题，包括模型构建指导方针、特定领域模型构建方法以及具体应用场景。结论指出LLMs在结构化信息提取、性质预测和自主实验室等方面具有显著优势，但也面临资源需求、数据集质量和AI安全等挑战，未来需要在资源效率、数据质量和模型可解释性之间找到平衡，以推动材料科学的进一步发展。