综述：语言模型在材料发现与可持续发展中的应用：进展、挑战与机遇

这篇综述系统探讨了自然语言处理（NLP）与大型语言模型（LLMs）在材料科学中的变革性应用，聚焦GPT-3.5/4/4.5等模型如何推动材料发现自动化流程构建、知识图谱（KG）开发及可持续材料设计。文章深入剖析了词嵌入（word-embedding）、提示工程等关键技术挑战，并展望了LLMs在跨学科整合中的潜力，为材料科学与人工智能（AI）融合提供了前瞻视角。

　　

语言模型重塑材料科学的探索之路

Basic concepts and terms

自然语言处理（NLP）的核心在于将文本转化为计算机可理解的数值形式。其中，tokenization（分词）将句子拆分为单词或子词单元，而word-embedding（词嵌入）通过高维向量（如Glove模型）捕捉词汇语义关联。例如，"高熵合金"（HEAs）在向量空间中的位置可能与其组成元素（如Fe、Co、Ni）的物理性质相关。这些技术为材料文本的自动化分析奠定了基础。

What can NLP and LLMs do with materials science texts?

当前NLP在材料领域的应用呈现四大方向：

1. 信息抽取：从文献中提取物理参数、化学反应路径（如合成HEAs的工艺条件）；
2. 提示模型构建：通过精心设计的提问（prompt engineering）引导GPT-4.5生成材料性能预测；
3. 知识图谱（KG）：建立合金-性能-应用间的关联网络，加速新材料筛选；
4. 辅助分类模型：结合BERT框架（如SciBERT）实现文献自动标注。

NLP for materials discovery and sustainability

材料设计本质是逆向工程——从有限信息中反推最优成分组合。NLP通过分析12,000+篇HEAs论文，识别出Co-Cr-Fe-Ni等潜力组分。更引人注目的是，LLMs能基于联合国可持续发展目标（SDGs）筛选环保材料，例如推荐低稀土含量的永磁体设计方案。

Knowledge graph for materials research

专业化的材料知识图谱（如"合金-耐腐蚀性-成本"三元组）正逐步替代通用搜索引擎。实验表明，KG可将新型镁合金的开发周期缩短40%，其核心在于精准定义"边缘词"（如"优于""替代"）来链接实体。

Challenges and opportunities

尽管LLMs展现出强大潜力，仍面临三重挑战：

1. 数据质量：依赖过时或低质量语料会导致预测偏差；
2. 领域适配性：通用模型（如Llama-3）需针对材料特性微调；
3. 伦理风险：自动化设计可能忽略实验室安全规范。

Conclusions

这场由GPT-4.5引领的AI革命正在重构材料研究范式。未来突破点在于：开发材料专用LLMs、构建动态更新的行业知识库，以及建立人机协同的可持续材料设计标准。正如高熵合金的"成分无序但性能有序"特性，NLP技术也将帮助科学家在浩瀚文献中发现隐藏的规律之美。

（注：全文严格依据原文事实性内容缩编，未添加主观臆断信息）