材料合成路徑預(yù)測(cè)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。
近期，中國科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心人工智能部和物理研究所SF10組合作，通過使用來自400多萬篇論文中提取的35675個(gè)無機(jī)材料固相反應(yīng)合成過程，將數(shù)據(jù)處理為13878條高可信度的合成路徑描述數(shù)據(jù)，并對(duì)開源大語言模型LLaMA2-7B進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練，研發(fā)了專注于無機(jī)材料合成路徑預(yù)測(cè)任務(wù)的大語言模型——MatChat（http://chat.aicnic.cn/onchat）。目前，該模型已上線運(yùn)行并開放使用。
該模型基本具備材料合成領(lǐng)域知識(shí)的生成和推理能力。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該模型在預(yù)測(cè)合成復(fù)雜的無機(jī)材料時(shí)，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(jì)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。
相關(guān)研究成果發(fā)表在《中國物理B》（Chinese Physics B）上。研究工作得到中國科學(xué)院網(wǎng)信專項(xiàng)應(yīng)用示范項(xiàng)目的支持。
