講演情報
[15p-S2_204-14]大規模言語モデルの結晶物性予測における構造記述と語彙設計の影響
〇小澤 修一郎1、高原 泉1、溝口 照康2 (1.東大院工、2.生産研)
キーワード：
大規模言語モデル、結晶物性予測、結晶構造記述
大規模言語モデル（LLM）による結晶材料の形成エネルギー予測について，(1) 結晶構造の自然言語による記述方法，および (2) 材料科学語彙を単一トークンとして扱うドメイン特化型のトークン化が予測精度に与える影響を調べた．特に，構造記述手法の中でも組成と空間群に加えて原子の配位環境の記述を含む詳細な記述においてファインチューニングの有効性が示された．