GPT-4.5とGPT-4はどちらも、実験条件の最適化を含む複雑なタスクを処理する能力を持っています。ただし、この分野でのGPT-4.5のパフォーマンスに関する具体的な詳細は、入手可能な文献では広範囲に文書化されていません。 GPT-4とGPT-4.5の一般的な改善について知られていることに基づく比較は次のとおりです。
GPT-4機能
GPT-4は、その前任者と同様に、実験条件の最適化を含む科学的応用に強い可能性を示しています。化学研究では、GPT-4は、驚くべき精度で沸点や酸化還元ポテンシャルなどの特性を予測する能力を示しており、その膨大な既存の知識と少数の学習能力を活用しています[2]。たとえば、GPT-4は、典型的な沸点範囲に関する事前知識を利用することにより、従来のベイジアン最適化方法よりもエタノールの沸点をより効率的に予測できます[2]。これは、GPT-4が実験の初期条件を効果的に設定し、研究プロセスを合理化する可能性があることを示唆しています。
GPT-4.5改善
GPT-4.5は、さまざまなタスクにわたって安全性とパフォーマンスを向上させるように設計されたGPT-4の更新バージョンです。実験条件の最適化の特定の改善は詳細ではありませんが、GPT-4.5は一般に、GPT-4と比較してより良い安全機能と潜在的に洗練された推論機能を提供します[1]。複雑な要求とその強化された安全機能を処理するモデルの能力は、より信頼性の高い安全な提案を提供することにより、実験的最適化などのタスクに間接的に利益をもたらす可能性があります。
＃＃ 比較
GPT-4とGPT-4.5の両方は、高度な推論と知識の統合機能により、実験条件を最適化する上でうまく機能する可能性があります。ただし、GPT-4.5は、この側面に関する特定のデータは限られていますが、洗練された安全機能と潜在的に強化された推論により、パフォーマンスがわずかに改善される可能性があります。 GPT-4よりもGPT-4.5の重要な利点は、おそらく、より安全で信頼性の高い出力を提供する能力であり、これはデリケートな科学的アプリケーションで重要な可能性があります。
要約すると、GPT-4は実験条件を最適化する強力な能力を実証していますが、GPT-4.5は安全性を高め、推論を改善する可能性があるこれらの強みに基づいています。ただし、この特定の分野での詳細な比較は十分に文書化されておらず、実験的状態の最適化におけるGPT-4.5のパフォーマンスを完全に評価するには、さらなる研究が必要になります。
引用：
[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-ENGINEINGREING--4-FOR-CHEMICAL-CHEMICAL-RESEACH-RESEADEACTEREACT-CAN
[3] https://9meters.com/technology/ai/gpt-4-5-begins-rolling-out-to-plus-and-team-users-next-week-then-to-enterprise-and-edu-users-the-following Week
[4] http://arxiv.org/pdf/2311.07361.pdf
[5] https://www.techzine.eu/news/applications/129148/openai-Announces-gpt-4-5-its-latest-model-o-power-chatgpt/
[6] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/tip/gpt-35-vs-gpt-4-giggest-differences to-sonsider
[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-ond-cruture/1025132