GPT-4.5 et GPT-4 possèdent tous deux des capacités pour gérer les tâches complexes, y compris l'optimisation des conditions expérimentales. Cependant, des détails spécifiques sur les performances de GPT-4.5 dans ce domaine ne sont pas largement documentés dans la littérature disponible. Voici une comparaison basée sur ce que l'on sait sur GPT-4 et les améliorations générales de GPT-4.5:
Capacités GPT-4
Le GPT-4, comme ses prédécesseurs, démontre un fort potentiel dans les applications scientifiques, notamment l'optimisation des conditions expérimentales. Dans la recherche chimique, le GPT-4 a montré la capacité de prédire les propriétés telles que les points d'ébullition et les potentiels redox avec une précision surprenante, tirant parti de ses vastes connaissances préexistantes et de ses capacités d'apprentissage à quelques coups [2]. Par exemple, GPT-4 peut prédire le point d'ébullition de l'éthanol plus efficacement que les méthodes d'optimisation bayésien traditionnelles en utilisant des connaissances antérieures sur les plages de points d'ébullition typiques [2]. Cela suggère que le GPT-4 peut aider efficacement à régler les conditions initiales pour les expériences, ce qui rationalise potentiellement le processus de recherche.
GPT-4.5 Améliorations
GPT-4.5 est une version mise à jour de GPT-4, conçue pour améliorer la sécurité et les performances sur diverses tâches. Bien que des améliorations spécifiques de l'optimisation des conditions expérimentales ne soient pas détaillées, GPT-4.5 offre généralement de meilleures caractéristiques de sécurité et des capacités de raisonnement potentiellement raffinées par rapport à GPT-4 [1]. La capacité du modèle à gérer les demandes complexes et ses caractéristiques de sécurité améliorées pourraient indirectement les tâches comme l'optimisation expérimentale en fournissant des suggestions plus fiables et sûres.
Comparaison
GPT-4 et GPT-4.5 sont susceptibles de bien fonctionner pour optimiser les conditions expérimentales en raison de leurs capacités avancées de raisonnement et d'intégration des connaissances. Cependant, GPT-4.5 pourrait offrir des performances légèrement améliorées en raison de ses caractéristiques de sécurité raffinées et du raisonnement potentiellement amélioré, bien que des données spécifiques sur cet aspect soient limitées. Le principal avantage de GPT-4.5 sur GPT-4 serait probablement dans sa capacité à fournir des sorties plus sûres et plus fiables, ce qui pourrait être crucial dans les applications scientifiques sensibles.
En résumé, alors que GPT-4 a démontré de fortes capacités dans l'optimisation des conditions expérimentales, GPT-4.5 s'appuie sur ces forces avec une sécurité améliorée et un raisonnement potentiellement amélioré. Cependant, les comparaisons détaillées dans ce domaine spécifique ne sont pas bien documentées, et des recherches supplémentaires seraient nécessaires pour évaluer pleinement les performances de GPT-4.5 dans l'optimisation des conditions expérimentales.
Citations:
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[2] https://chemrxiv.org/engage/api-gateway/chemrxiv/assets/orp/resource/item/647d305dbe16ad5c577b6627/original/prompt-engineering-of-gpt-4-for-chemical-research-what-cancot
[3] https://9meters.com/technology/ai/gpt-4-5-begins-rolling-out-plus-and-team-users-next-week-the-to-enterprise-et-edu-users-the-suivant-week-week
[4] http://arxiv.org/pdf/2311.07361.pdf
[5] https://www.techzine.eu/news/applications/129148/openai-annouces-gpt-4-5-its-latest-model-to-power-chatgpt/
[6] https://www.techtarget.com/searchsenterpriseai/tip/gpt-35-vs-gpt-4-biggest-differences-to-consider
[7] https://www.reddit.com/r/openai/comments/1inz75h/openai_roadmap_update_for_gpt45_gpt5/
[8] https://community.openai.com/t/how-to-improve-gpt-4-api-output-length-and-structure/1025132