大语言模型赋能钢铁行业: 技术与应用展望

姜峒伯1，朱德鑫2，吴宏辉1，2，3，毛新平2，3 (1.辽宁材料实验室材料智能技术研究所;2.北京科技大学碳中和研究院;3.辽宁材料实验室钢铁再生技术研究所)

摘要: 随着材料科学研究进入第四范式，人工智能技术正重塑该领域的研究。当前，大语言模型( large languagemodels，LLMs) 凭借其海量数据训练基础和超大规模参数优势，通过多任务集成、智能生成与决策等能力，突破了传统机器学习在文本处理和人机交互方面的技术瓶颈，为钢铁工业的智能化转型提供了新的突破路径。本篇综述系统梳理了大语言模型的技术特点、研究方向及应用领域，结合钢铁行业的数据特性，详细阐述了面向钢铁行业的大语言模型框架，并提出了钢铁行业大语言模型的评估标准。针对钢铁领域的特定需求，深入探讨了其在数据提取与保护、性能建模与预测、材料逆向设计及钢铁智能冶炼等方面的应用潜力。最后，对钢铁行业大语言模型的发展现状进行全面分析，明确指出其可能面临的挑战，并提出相应的应对策略。

关键词: 人工智能; 大语言模型; 钢铁行业; 逆向设计; 智能冶炼