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IT House News veröffentlichte am 3. November einen Artikel der SF10-Gruppe des Instituts für Physik der Chinesischen Akademie der Wissenschaften/Beijing National Research Center for Condensed Matter Physik und das Computer Network Information Center der Chinesischen Akademie der Wissenschaften haben zusammengearbeitet, um große KI-Modelle auf Materialien anzuwenden. Im wissenschaftlichen Bereich werden Zehntausende chemischer Synthesewegdaten in das große Sprachmodell LLAMA2-7b eingespeist, wodurch der MatChat entsteht Modell, mit dem sich die Synthesewege anorganischer Materialien vorhersagen lassen.
IT House hat festgestellt, dass das Modell logische Überlegungen auf der Grundlage der abgefragten Struktur anstellen und den entsprechenden Vorbereitungsprozess und die entsprechende Formel ausgeben kann. Es wurde online bereitgestellt und steht allen Materialforschern offen und bringt neue Inspiration und neue Ideen in die Materialforschung und -innovation.
Diese Arbeit schlägt eine mögliche Lösung für die Anwendung großer Sprachmodelle im Bereich der segmentierten Wissenschaft vor, und demonstriert zunächst die Machbarkeit der Methode. Das Extrahieren von Literaturdaten mithilfe natürlicher Sprachmodelle und die anschließende Verwendung der Literaturdaten für das Sprachmodelltraining ist ein praktikabler Weg zur Entwicklung unterteilter wissenschaftlicher Bereiche. Diese Arbeit demonstriert den „einminütigen Flug der Gebrüder Wright“ auf dem Gebiet der Vorhersage des Synthesepfads anorganischer Materialien. Aufgrund der Quantität und Qualität des Datensatzes unterliegt die Genauigkeit der Modellvorhersage immer noch gewissen Einschränkungen.
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