研究进展：大语言模型遇见高分子智能设计 | Nature Computational Science

本文探讨了大语言模型（LLMs）在高分子材料智能设计中的应用，特别是在数据稀缺的情况下如何有效利用这些模型。文章提出了一种基于物理的训练流程，通过生成大量合成数据来预训练模型，随后使用有限的实验数据进行微调，从而提高模型的准确性和减少过拟合。研究通过锥形量热计数据的实验验证了该方法的有效性，展示了在预测聚合物可燃性指标方面的潜力。这一研究不仅为解决数据稀缺问题提供了新思路，也为高分子材料的智能设计开辟了新的途径。