GPT-4.5 og GPT-4 har begge muligheter for å håndtere komplekse oppgaver, inkludert optimalisering av eksperimentelle forhold. Spesifikke detaljer om GPT-4.5s ytelse på dette området er imidlertid ikke omfattende dokumentert i tilgjengelig litteratur. Her er en sammenligning basert på hva som er kjent om GPT-4 og de generelle forbedringene i GPT-4.5:
GPT-4 Funksjoner
GPT-4, som forgjengerne, demonstrerer et sterkt potensial i vitenskapelige anvendelser, inkludert optimalisering av eksperimentelle forhold. I kjemisk forskning har GPT-4 vist evnen til å forutsi egenskaper som kokepunkter og redokspotensialer med overraskende nøyaktighet, og utnytte dens enorme eksisterende kunnskap og få-skudd læringsevner [2]. For eksempel kan GPT-4 forutsi kokepunktet til etanol mer effektivt enn tradisjonelle Bayesian-optimaliseringsmetoder ved å bruke forkunnskaper om typiske kokepunktområder [2]. Dette antyder at GPT-4 effektivt kan hjelpe til med å sette innledende forhold for eksperimenter, og potensielt effektivisere forskningsprosessen.
GPT-4.5 Forbedringer
GPT-4.5 er en oppdatert versjon av GPT-4, designet for å forbedre sikkerhet og ytelse på tvers av forskjellige oppgaver. Selv om spesifikke forbedringer i eksperimentell tilstandsoptimalisering ikke er detaljerte, tilbyr GPT-4.5 generelt bedre sikkerhetsfunksjoner og potensielt raffinerte resonnementfunksjoner sammenlignet med GPT-4 [1]. Modellens evne til å håndtere komplekse forespørsler og dens forbedrede sikkerhetsfunksjoner kan indirekte være til fordel for oppgaver som eksperimentell optimalisering ved å gi mer pålitelige og trygge forslag.
Sammenligning
Både GPT-4 og GPT-4.5 vil sannsynligvis prestere godt for å optimalisere eksperimentelle forhold på grunn av deres avanserte resonnement og kunnskapsintegrasjonsevne. Imidlertid kan GPT-4.5 tilby litt forbedret ytelse på grunn av sine raffinerte sikkerhetsfunksjoner og potensielt forbedret resonnement, selv om spesifikke data om dette aspektet er begrenset. Den viktigste fordelen med GPT-4.5 over GPT-4 vil sannsynligvis være i sin evne til å gi tryggere og mer pålitelige utganger, noe som kan være avgjørende i sensitive vitenskapelige applikasjoner.
Oppsummert, mens GPT-4 har vist sterke evner ved å optimalisere eksperimentelle forhold, bygger GPT-4.5 på disse styrkene med økt sikkerhet og potensielt forbedret resonnement. Imidlertid er detaljerte sammenligninger i dette spesifikke området ikke godt dokumentert, og videre forskning vil være nødvendig for å fullt ut vurdere GPT-4.5s ytelse i eksperimentell tilstandoptimalisering.
Sitasjoner:
[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-engineing-de-de-be-e-por-how-hvearch-hing-hing-nt-hing-gpt-de-promical/prompt-enginead5c57777b6666727/imerte-gpt-ekan-thing-gpt-de-gpt-de-gpt-de-gpt-de-gpt-de-gpt-de-gpt-de-gpt-de-gpt-gpt-de-gpt-gpt-de-gpt-gpt-de-gpt-ekantering-kanering-kassing-kanter-ben
[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-following-week
[4] http://arxiv.org/pdf/2311.07361.pdf
[5] https://www.techzine.eu/news/applications/129148/opena- kanonces-gpt-4-5-its-latest-odel-to-power-chatgpt/
[6] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/tip/gpt-35-vs-gpt-4-fest-differences-to-concred
[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