科学 LLM 与数据集全景指南
科学大模型与数据集全景汇总，涵盖多学科多模态数据，支持预训练、微调及科学推理，助力科研智能化。
随着人工智能技术的飞速发展，科学领域的研究方式正在经历深刻的变革。Awesome-Scientific-Datasets-and-LLMs 项目系统性地汇总了当前科学大模型与数据集的重要资源，为科研工作者提供了全面且实用的参考，推动科学研究从传统的数据积累向智能驱动的知识发现跃迁。
该项目涵盖了多个核心学科领域，包括生命科学、化学、物理、天文、材料学、地球科学以及神经科学等。其资源丰富全面，旨在满足不同学科背景研究者的需求。数据类型方面，不仅包含传统的文本问答数据，还广泛涉及视觉问答、图像-文本、视频-文本等多模态形式。这些数据支持预训练、微调以及科学推理等多种任务，为构建和优化科学大语言模型提供了坚实基础。
科学大语言模型的发展经历了显著的范式转变。从早期的迁移学习，逐步演进为大规模知识整合，再到指令跟随与自主科学代理的实现，这一过程清晰展示了技术演进的四个主要阶段。项目还提供了从 2018 年至 2025 年的时间线，精选了各时期的标志性模型与数据集，帮助研究者把握科研人工智能的发展脉络与关键节点。
在模型资源方面，项目既包含开源也涵盖闭源方案，例如 Intern-S1（241B 参数）、ChemLLM 和 ShizhenGPT 等知名开源项目，极大地方便了科研团队进行快速实验与创新。此外，项目还整合了多个专业评测集，覆盖学术论文、临床对话、医学影像、蛋白质序列等场景，并配备准确率、F1、BLEU 和 AUROC 等多维度评估指标，确保模型能力能够得到客观且全面的量化。
为了提升模型的全球适用性，该项目特别注重多语言支持，涵盖中英双语及其他语种资源。这种跨语种的设计不仅扩展了模型的泛化能力，也促进了国际科研协作的发展。项目保持持续更新，定期集成最新发表的论文与数据集，始终紧跟技术前沿，确保其内容的长效价值和实用性。
总体而言，Awesome-Scientific-Datasets-and-LLMs 为科研人员提供了一套系统的工具链与知识地图，既助力于领域内的深入探索，也促进了跨学科的合作与创新。
