반면, LLM을 적용하면 배터리 재료 데이터베이스 구축의 효율성과 확장성을 크게 향상시킬 수 있습니다. LLM은 방대한 양의 문헌 및 실험 기록에서 핵심 정보를 자동으로 추출하고, 이질적인 데이터를 통합 및 표준화하여 데이터베이스 생성 및 유지 관리를 가속화할 수 있습니다. 62 예를 들어, Huang et al. 41 , 63 은 토큰 분류를 위해 BERT 기반 모델을 사용하는 배터리 재료용 문헌 마이닝 툴킷인 BatteryDataExtractor를 개발했습니다. 그림 6A 에서 볼 수 있듯이 , 이 툴킷은 재료 엔티티와 그 속성의 상호 연결된 저장소를 자동으로 생성하여 재료 특성 예측에 유용한 리소스로 활용됩니다. 마찬가지로, Thik et al. 67은 비정형 텍스트에서 재료 합성 레시피를 추출하기 위해 LLM을 사용하는 방법을 시연했습니다. ChatGPT-4를 사용하여 합성 절차에 대한 텍스트 설명을 해석함으로써 실험 단계와 매개변수를 구조화하여 비정형 콘텐츠를 구조화된 기계 판독 가능 데이터로 변환하는 LLM의 잠재력을 강조했습니다. ?

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