為了進一步提升ChemDFM在化學任務上的性能，可以考慮以下幾個訓練策略。首先，增強數據集的多樣性和質量是關鍵，通過引入更多來自不同來源的化學文獻、實驗數據和專業教材，來擴展模型的知識基礎。其次，進行多階段的訓練策略，例如在初始階段進行廣泛的領域預訓練，然後再進行針對特定任務的微調，這樣可以使模型在理解化學語言的同時，專注於特定任務的細節。此外，利用增強學習的方法來優化模型的反應生成，通過與人類專家的互動來不斷改進模型的回答質量。最後，考慮引入自適應學習率和正則化技術，以防止過擬合並提高模型的泛化能力。