RMR | 材料科学中的知识引导大语言模型

本文系统回顾了大型语言模型（LLMs）在材料科学领域的发展与应用。研究背景指出，LLMs的出现推动了科学研究从数据驱动向AI驱动的范式转变，但在材料科学领域开发专用模型仍面临挑战。研究目的旨在提供构建领域专用LLMs的完整指南，包括目标定位、架构设计、数据治理和训练评估等关键环节，并探讨微调训练、检索增强生成、提示工程和智能体协同等方法论。文章结论强调了LLMs在材料结构化信息提取、性能预测和自主实验室等应用中的核心价值，同时指出资源需求、数据质量和AI安全等挑战，论证了LLMs作为加速材料发现与创新工具的战略意义。