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What do Large Language Models know about materials?
文章主要内容总结本文聚焦大型语言模型(LLMs)在材料科学与工程中的应用,核心探讨LLMs对材料知识的掌握能力及其在材料的“加工-结构-性能-性能表现”(Processing-Structure-Property-Performance, PSPP)链推理中的适用性。研究背景:LLMs通过语言接口建立关联,有望用于PSPP链的逐步推理,但训练数据多来自互联网(含大量非科学内容),其材料知识的准确性需验证。研究方法:以元素周期表为基准数据集,从两方面评估主流开源LLMs(如Gemma、Llama、Qwen等)的材料知识:化学元素名称在模型词汇表中的“token唯一性”(是否作为独立token存在,影响材料指纹的独特性);元素属性(如熔点)预测的准确性。主要发现:不同模型对元素名称的token化处理差异显著,Gemma模型的元素独立token占比更高;模型参数规模与属性预测准确性正相关,但存在“幻觉”(如预测不存在的氦熔点);需通过提示词优化(如明确“无数据时输出NaN”)减少错误预测。结论:提出材料知识基准,为PSPP链各步骤选择合适模型(通用LLMs或专用模型)提供依据,强调需结合专业模型弥补LLMs的不足。创新点
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