Även om specifika detaljer om GPT-4,5: s förbättringar i simulering av kemiska reaktioner över GPT-4 inte är omfattande dokumenterade i de tillgängliga sökresultaten, kan vi dra slutsatser om potentiella framsteg baserat på de allmänna kapaciteterna för GPT-modeller och de trender som observerats i deras utveckling.
Allmänna kapaciteter för GPT -modeller i kemisk forskning
GPT-4 har visat betydande förmågor i kemisk forskning, inklusive grundläggande kemikunskap, keminformatik, dataanalys och problemprognos. Det kan härleda nya kemiska insikter, förutsäga egenskaperna hos okända föreningar och dra slutsatser om reaktionsresultat baserade på befintlig kunskap [1] [2]. GPT-4: s förmåga att utföra få-skottinlärning gör att den kan förutsäga egenskaper som redoxpotentialer med begränsade data, vilket anpassar sig väl till experimentella resultat [1] [2].
Potentiella förbättringar i GPT-4.5
Med tanke på att GPT-4,5 är ett framsteg över GPT-4, med bredare kunskap och starkare anpassning till användarens avsikt [5], är det rimligt att förvänta sig förbättringar inom flera områden:
1. Förbättrad kunskapsbas: GPT-4.5 drar troligt nytta av ett större och mer mångsidigt datasätt, vilket kan förbättra dess förståelse och tillämpning av kemiska principer. Detta kan leda till mer exakta förutsägelser och djupare insikter om komplexa kemiska reaktioner.
2. Förbättrade slutsatsfunktioner: De ökade parametrarna och mer sofistikerade träningsmetoder i GPT-4,5 kan förbättra dess förmåga att dra slutsatsen kemiska egenskaper och reaktionsmekanismer. Detta kan göra det möjligt för det att hantera mer komplexa strukturer och förutsäga resultat med högre noggrannhet.
3. Bättre hantering av komplexa strukturer: Medan GPT-4 kämpar med att konvertera mer komplexa kemiska strukturer till leenden notation [2], kan GPT-4,5 visa förbättringar inom detta område på grund av dess förbättrade kapacitet och bredare träningsdata.
4. Förbättrade säkerhetsfunktioner: GPT-4,5, som GPT-4, inkluderar säkerhetsfunktioner för att förhindra generering av skadligt innehåll, till exempel instruktioner för att syntetisera farliga kemikalier [3] [5]. Detta säkerställer att även om det kan hjälpa till med kemisk forskning, gör det så säkert och ansvarsfullt.
5. Operativ planering: GPT-4.5 kan erbjuda bättre operativ planering för experiment, utnyttja sin bredare kunskapsbas för att sätta mer lämpliga initiala villkor för datautforskning och optimeringsuppgifter [5].
Sammanfattningsvis, medan specifika förbättringar i simulering av kemiska reaktioner för GPT-4,5 inte är detaljerade, är dess bredare kunskapsbas, förbättrade slutsatsfunktioner och förbättrade säkerhetsfunktioner sannolikt bidrar till bättre prestanda i kemiska forskningsuppgifter jämfört med GPT-4.
Citeringar:
[1] https://chemrxiv.org/engage/api-gateway/chemrxiv/assets/orp/resource/item/647d305dbe16ad5c5777727/original/prompt-gineering-of-gpt-4-for-chemical
[2] https://ai-scholar.tech/en/articles/large-language-models/prompt-chemical-research
[3] https://openai.com/index/gpt-4-research/
[4] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc11184879/
[5] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
]
[7] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1izn175/openai_gpt45_system_card/
]