AIが解く世界の難問 · 化学・材料 · Nature Computational Science · 2026-10-12
大規模言語モデルによる物性予測の限界
原題: Less can be more for predicting properties with large language models
結晶構造から生成エネルギーや弾性率を予測するような、座標と分類情報からなるデータの物性予測に大規模言語モデル（LLM）が使われているが、有効な方法は明らかでない。研究チームは合成データセットとベンチマーク「MatText」を用いて検証し、LLMは座標情報をほぼ捉えられず、分類的なパターンには優れることを示した。この傾向はモデルサイズ（最大700億パラメータ）、データ量（最大2×10^6構造）、テキスト表現によらず見られ、構造の影響が大きい物性予測では幾何学的アーキテクチャがLLMを上回るという。