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图 1：AtomGPT 工作流程的示意图。AtomGPT 既可用于正向模型（原子结构到属性）预测，也可用于使用 LLM 的逆向设计（属性到原子结构生成）。a) 集成文本到材料属性预测、文本输入到原子结构生成、预筛选、统一机器学习力场 (MLFF) 优化和基于密度泛函理论 (DFT) 计算/实验 (Exp) 的验证过程 b) BCS 超导体 MgB 2 (JVASP-1151) 的示例晶体结构，c) 使用 ChemNLP 对 MgB 2 原子结构进行文本描述，包括明确的原子结构以及化学信息，d) 使用 Alpaca 格式的文本提示到明确的原子结构生成示例。
AtomGPT：用于...的原子生成预训练转换器
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