ChemDFMのような専門分野向けの大規模言語モデルは、人間の研究者と協働することで、研究の効率化や新しい発見を促進する可能性があります。具体的には、研究者が直面する複雑な問題に対して、リアルタイムで情報を提供し、解決策を提案することができます。たとえば、文献の読み込みや新しい化学反応の設計において、ChemDFMは研究者の質問に対して即座に回答し、関連する情報を提供することで、研究者の理解を深める手助けをします。また、実験の設計や仮説の生成においても、ChemDFMは多様な視点からの提案を行い、研究者が新しいアプローチを考えるきっかけを提供します。このように、専門分野向けの大規模言語モデルは、研究者との対話を通じて、知識の共有や新しいアイデアの創出を促進し、研究の進展に寄与することが期待されます。