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材料合成路徑預測是物質(zhì)科學領域的重要課題。近年來，大語言模型的崛起以及預訓練-微調(diào)方法的應用，使得通用大語言模型的理解能力在各垂直領域展現(xiàn)出潛力，但在材料領域缺乏相關的應用和研究。

該模型基本具備材料合成領域知識的生成和推理能力。經(jīng)實驗驗證，該模型在預測合成復雜的無機材料時，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計的需求，但展現(xiàn)出大模型在材料領域的創(chuàng)新潛力和應用空間，為材料研究和創(chuàng)新帶來了新的啟發(fā)和思路。