镁合金以其轻量化优势而闻名，在从航空航天到汽车工业等多个领域的应用需求日益增长。随着对强度和耐腐蚀性要求的提高，开发新型镁合金体系变得至关重要。相图在指导镁合金设计方面发挥着关键作用，它提供了关于相稳定性、成分和温度范围的重要见解，有助于优化合金性能和加工条件。然而，使用热力学计算软件来访问和解释相图数据可能既复杂又耗时，通常需要基于热力学模型进行复杂的计算和迭代优化。

为了应对这一挑战，上海交通大学曾小勤教授研究团队推出了PDGPT，这是一个基于ChatGPT的大语言模型，旨在以高效率和准确性简化镁合金相图信息的获取。通过提示工程、监督式微调和检索增强生成等技术的增强，PDGPT结合了大语言模型的预测和推理能力以及计算相图数据。通过将大语言模型与传统相图研究工具相结合，PDGPT不仅提高了关键相图信息的可访问性，还为未来在材料科学领域应用大语言模型奠定了基础。

原文： https://mp.weixin.qq.com/s/D7O2S0Q_BxOBS4cUJLRLXA