概要
大規模言語モデル（LLM）は、入力された文章に対して文脈を考慮しながら自然な文章を生成する、生成AIの一種です。特に材料科学分野では、化学タスクの推論、物性予測、実験計画、自動実験、情報抽出など、幅広い応用が期待されています。LLMはTransformerアーキテクチャを採用し、トークン化やAttention機構による効率的なデータ処理が特徴です。代表例であるGPTモデルは、次の単語を予測する仕組みを用いて文章を生成します。また、専門分野や最新情報に対応するためには、RAG（検索拡張生成）や化学ツールとの連携が重要です。
LLMは、化合物の物性予測や実験計画において高いパフォーマンスを示す一方で、複雑な化学構造や未知の現象には限界があります。例えば、ChemCrowのようなツールとの連携は、複雑な化学タスクの精度を向上させる鍵となります。さらに、論文からの情報抽出や自動実験の分野でも活用が進んでおり、研究者の負担を軽減する可能性があります。
今後の課題として、専門性の向上や自己修正能力の強化、信頼性の高いデータ連携の確立が挙げられます。LLMを単なる辞書としてではなく、言語処理エンジンとして活用することで、より効果的な材料開発が実現するでしょう。
コンテンツ
- 大規模言語モデル（LLM）の基礎
- 材料開発における活用
対象者
- LLMの基礎を知りたい方
- 材料開発へのLLM活用について学びたい方
問い合わせ先
MI-6株式会社 事業開発部：marketing@mi-6.co.jp
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