GPT-4.5 og GPT-4 har begge muligheder for håndtering af komplekse opgaver, herunder optimering af eksperimentelle forhold. Imidlertid dokumenteres specifikke detaljer om GPT-4.5s præstation på dette område ikke omfattende i den tilgængelige litteratur. Her er en sammenligning baseret på hvad der er kendt om GPT-4 og de generelle forbedringer i GPT-4.5:
GPT-4-kapaciteter
GPT-4 demonstrerer ligesom sine forgængere et stærkt potentiale i videnskabelige anvendelser, herunder optimering af eksperimentelle forhold. I kemisk forskning har GPT-4 vist evnen til at forudsige egenskaber såsom kogepunkter og redoxpotentialer med overraskende nøjagtighed og udnytte dens enorme allerede eksisterende viden og få skudt indlæringsfunktioner [2]. F.eks. Kan GPT-4 forudsige ethanolens kogepunkt mere effektivt end traditionelle Bayesiske optimeringsmetoder ved at anvende forudgående viden om typiske kogepunktområder [2]. Dette antyder, at GPT-4 effektivt kan hjælpe med at indstille de oprindelige betingelser for eksperimenter og potentielt strømline forskningsprocessen.
GPT-4.5 forbedringer
GPT-4.5 er en opdateret version af GPT-4, designet til at forbedre sikkerheden og ydeevnen på tværs af forskellige opgaver. Mens specifikke forbedringer i eksperimentel tilstandsoptimering ikke er detaljeret, tilbyder GPT-4.5 generelt bedre sikkerhedsfunktioner og potentielt raffinerede ræsonnementsfunktioner sammenlignet med GPT-4 [1]. Modellens evne til at håndtere komplekse anmodninger og dens forbedrede sikkerhedsfunktioner kan indirekte gavne opgaver som eksperimentel optimering ved at give mere pålidelige og sikre forslag.
Sammenligning
Både GPT-4 og GPT-4.5 fungerer sandsynligvis godt med at optimere eksperimentelle forhold på grund af deres avancerede ræsonnement og videnintegrationsfunktioner. Imidlertid kan GPT-4.5 muligvis tilbyde lidt forbedret ydelse på grund af dens raffinerede sikkerhedsfunktioner og potentielt forbedret ræsonnement, skønt specifikke data om dette aspekt er begrænset. Den vigtigste fordel ved GPT-4.5 over GPT-4 ville sandsynligvis være i sin evne til at give mere sikre og mere pålidelige output, hvilket kan være afgørende i følsomme videnskabelige anvendelser.
Sammenfattende, mens GPT-4 har vist stærke evner til at optimere eksperimentelle forhold, bygger GPT-4.5 på disse styrker med forbedret sikkerhed og potentielt forbedret ræsonnement. Imidlertid er detaljerede sammenligninger i dette specifikke område ikke veldokumenterede, og der ville være behov for yderligere forskning for fuldt ud at vurdere GPT-4.5's ydeevne i eksperimentel tilstandsoptimering.
Citater:
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
)
[3] https://9meters.com/technology/ai/gpt-4-5-begins-rolling-out-to-plus-and-team-users-next-week-then-to-enterprise-and-edu-user-the-leaking-weeek
[4] http://arxiv.org/pdf/2311.07361.pdf
)
)
[7] https://www.reddit.com/r/openai/comments/1inz75h/openai_roadmap_update_for_gpt45_gpt5/
[8] https://community.openai.com/t/how-to-mprove-gpt-4-api-output-længde-and-struktur/1025132