量子級聯雷射（QCL）是一種高效能的半導體雷射，但其設計複雜，需結構化數據來理解其性能。現有數據多為非結構化，主要來自科學文獻，資訊提取技術能協助整理這些數據。開發針對QCL特性的機器學習演算法時，缺乏高品質訓練數據是一大挑戰。雖然大型語言模型（LLMs）在提取材料特性上有潛力，但在特定領域仍有困難。本文介紹了一個新數據集，透過GPT-3.5增強科學文章的範例句子，包含1300個註釋範例，旨在提升LLMs在QCL特性提取的表現。 PubMed DOI

這項研究旨在從科學文獻中有效收集金屬有機框架（MOFs）的實驗數據，以解決稀缺數據的問題，並提升材料科學中機器學習的應用質量。研究團隊利用先進的大型語言模型，系統化提取並整理MOF數據，成功從超過40,000篇文章中彙編出詳細的合成條件和性質數據。整理後的數據庫用於分析合成條件、性質和結構之間的關係，並創建合成條件推薦系統，為優化合成策略提供實用工具，顯示實驗數據集在推進MOFs研究中的重要性。 PubMed DOI

這項研究介紹了MaTableGPT，一個基於GPT的工具，專門從材料科學文獻中的表格提取數據，特別針對水分解催化劑。傳統的提取方法因表格格式多樣而不夠有效。MaTableGPT透過改進的數據表示和分割策略，提升理解能力，提取準確率高達96.8%。研究比較了零樣本、少樣本和微調學習方法，發現少樣本學習在準確性和成本上達到最佳平衡，提取準確率超過95%。此外，MaTableGPT建立的數據庫為催化劑的過電位和元素利用率提供了重要見解。 PubMed DOI

這項研究提出了一種新方法來訓練大型語言模型（LLMs）進行材料建模，解決了實驗數據不足的問題。研究者利用基於物理的訓練流程生成大量合成數據，建立穩固的初始模型，然後再用有限的實驗數據進行微調。訓練分為兩個階段：先用豐富但準確性較低的合成數據進行預訓練，再用稀缺的實驗數據微調。這種方法在聚合物可燃性指標的建模中顯示出有效性，特別是在圓錐量熱計數據不足的情況下，突顯了預訓練的重要性。 PubMed DOI

目前食品擠壓研究缺乏標準化資料集，影響進展。作者建立人工整理的資料集，並測試大型語言模型（LLMs）自動擷取文獻資料的能力。結果發現，LLMs 雖然偶有錯誤或遺漏，但能大幅減少人工整理時間，是輔助建立資料集、加速研究的有力工具。 PubMed DOI

這篇研究提出一種少量樣本NER模型，能用很少的標註例子就學會辨識新的化學實體。透過度量學習，把現有化學知識轉移到像催化這種資料少的領域，即使每類只用5個例子也有好表現。研究也證明LLM能產生訓練資料，讓NER系統更快適應專業化學領域。 PubMed DOI

這篇研究探討不同提示設計（prompt engineering）對ChatGPT等大型語言模型，從科學文獻摘要中提取資訊準確度的影響。以白色磷光材料為例，結果顯示精心設計的提示能大幅提升模型在科學任務上的可靠性與效能，並提供實用建議給使用者參考。 PubMed DOI

大型語言模型正帶動材料科學革新，讓自動化材料發現成真，像是資料擷取、性質預測都更有效率。不過，目前還有專業知識整合不夠、資源消耗大等問題。未來要加強LLM的適應性、效率和可信度，才能讓這些技術在實際應用上更可靠、更公平。 PubMed DOI

這項研究比較GPT-4等大型語言模型，和專為材料科學設計、經過微調的模型（如MatSciBERT、DeBERTa）在材料疲勞資料集上的命名實體辨識能力。結果顯示，針對任務微調的模型表現明顯較佳，基礎模型的上下文學習效果則高度依賴範例品質。領域預訓練對提升NER表現非常重要。 PubMed DOI

最新的商業大型語言模型（像GPT-4o），在神經影像的中繼資料標註上，表現幾乎跟專業人員一樣好（zero-shot下得分0.91–0.97），錯誤率也差不多，很多分歧其實不是錯誤。這代表LLM很適合大規模自動標註。作者也建議大家建立並分享標註基準資料集，方便未來測試。 PubMed DOI