第12卷第3期2023年3月Vol.12No.3Mar.2023储能科学与技术EnergyStorageScienceandTechnology基于大型语言模型的工具对电池研究的机遇与挑战吴思远，王雪龙，肖睿娟，李泓（中国科学院物理研究所，北京100190）摘要：近期，ChatGPT和GPT-3等大型自然语言模型的出现在学术界引发巨大热议；此外，Nature出版集团指出可以使用ChatGPT辅助文章撰写，这表明人工智能特别是自然语言处理将在学术文献领域引起巨大改变。对于电池领域来说，目前这些工具在电池以及储能领域有什么作用，它们在电池领域存在哪些问题以及如何改进这些问题尚未有文章讨论。本文在文献自动化整理与模型试用的基础上归纳了电池领域开展信息自动整理归类的问题与挑战、面对大型语言模型电池领域特别是储能从业人员如何面对以及学习，强调由于一些术语未按照标准化书写导致电池领域获取高质量数据集存在较大阻碍，这些将限制着电池研究中引入大型语言模型技术的发展。关键词：电池；自然语言处理；自动化doi：10.19799/j.cnki.2095-4239.2023.0071中图分类号：O6-39文献标志码：文章编号：2095-4239（2023）03-992-06ProblemandperspectiveforbatteryresearcherbasedonlargelanguagemodelWUSiyuan,WANGXuelong,XIAORuijuan,LIHong(InstituteofPhysics,ChineseAcademyofSciences,Beijing100190,China)Abstract:TheNaturalLanguageProcess(NLP)modelssuchasChatGPTandGPT-3havebeendiscussedrecentlyinacademiaandtheNaturePublishingGroupallowstheauthorstouseChatGPTtoassistacademicresearch.ThismeansmachinelearningespeciallyNLPhasbeenintegratedintotheacademiaandwillchangetheresearchparadigm.Itexistsopportunityandchallengeforthebatteryresearchersespeciallyinreplacingmonotonousrepetitivework.Whatcantheresearchersdoforbatteries,howtoconstructanduseittoassistbatteryresearchingandtheproblemexistinginithavenotbeendiscussedindetails.Basedonit,wewritethisperspectivetoexplainabovequestionsespeciallythefollowing:①TheproblemsexistinginNLPmodels;②Whatcanthebatterypractitionersdotomeettheseopportunitiesandchallenges;and③Howtolearnthebasicknowledgeandconstructbatterymodel.Alldiscussionsarebasedonourrecentworksandtheuseofmodelsandwehopeitwillofferinitialguidanceforbatteryresearchers.Keywords:battery;naturallanguageprocess;a...
