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Les modèles de langage à grande échelle (LLMs), tels que GPT-4, déclenchent une nouvelle "révolution industrielle" en améliorant considérablement la productivité dans divers domaines. Ces modèles encodent un vaste corpus de connaissances scientifiques provenant de jeux de données textuels étendus, fonctionnant comme des généralistes quasi-universels capables de communiquer en langage naturel et de faire preuve de capacités de raisonnement avancées. Notamment, les agents dérivés des LLMs peuvent comprendre l'intention de l'utilisateur et concevoir, planifier et utiliser de manière autonome des outils pour exécuter des tâches complexes. Ces caractéristiques sont particulièrement avantageuses pour la recherche en science des matériaux, un domaine interdisciplinaire caractérisé par de nombreuses activités complexes et chronophages. L'intégration des LLMs dans la recherche en science des matériaux a le potentiel de transformer fondamentalement le paradigme de la recherche dans ce domaine.
Yu et al. (Sat,) ont étudié cette question.