现在这个时间点，做LLM相关的“业余公益项目”，有个很尴尬的问题：这个领域进展如此之快，以至于即使在细分赛道上，“业余”级别的进展速度，也容易被主流超过。举例来说就是，你花了好多心思，就差临门一脚就要...
我感觉倒是不至于，大模型在化学学科的能力一直都差强人意，尤其是汉语化学，这和化学的优秀数据大多在文献里和化学的专业性很强都有一定的关系。再者，即使是像你说的那样先进的大模型恐怕也能力过于泛化可能需要微调进行场景化适应。还有，模型再先进，用不上、用不爽也不行啊
有多少人能方便的上OpenAI了？ChatGPT4的请求什么时候能多一些啊？（相比之下Google的gemini则简单方便多了体验也不错）要不等一波国产模型发力 最后，微调的话能满足原模型实现不了的特殊功能，场景化应用中倒是省去了提示工程浪费的token