GPT-4.5 i GPT-4 mają możliwości obsługi złożonych zadań, w tym optymalizacji warunków eksperymentalnych. Jednak szczegółowe szczegóły dotyczące wydajności GPT-4.5 w tym obszarze nie są szeroko dokumentowane w dostępnej literaturze. Oto porównanie oparte na tym, co wiadomo o GPT-4 i ogólnej poprawie GPT-4.5:
GPT-4 możliwości
GPT-4, podobnie jak jego poprzednicy, wykazuje silny potencjał w zastosowaniach naukowych, w tym optymalizację warunków eksperymentalnych. W badaniach chemicznych GPT-4 wykazał zdolność przewidywania właściwości, takich jak punkty wrzenia i potencjały redoks z zaskakującą dokładnością, wykorzystując swoją ogromną wcześniej istniejącą wiedzę i niewielkie możliwości uczenia się [2]. Na przykład GPT-4 może przewidzieć temperaturę wrzenia etanolu bardziej wydajnie niż tradycyjne metody optymalizacji bayesowskiej, wykorzystując wcześniejszą wiedzę na temat typowych zakresów temperatury wrzenia [2]. Sugeruje to, że GPT-4 może skutecznie pomóc w ustalaniu początkowych warunków do eksperymentów, potencjalnie usprawniając proces badawczy.
GPT-4.5 Ulepszenia
GPT-4.5 to zaktualizowana wersja GPT-4, zaprojektowana w celu zwiększenia bezpieczeństwa i wydajności w różnych zadaniach. Chociaż szczególne ulepszenia optymalizacji stanu eksperymentalnego nie są szczegółowe, GPT-4.5 ogólnie oferuje lepsze cechy bezpieczeństwa i potencjalnie wyrafinowane możliwości rozumowania w porównaniu z GPT-4 [1]. Zdolność modelu do obsługi złożonych żądań i jego zwiększone cechy bezpieczeństwa mogą pośrednio przynieść korzyści, takie jak optymalizacja eksperymentalna, zapewniając bardziej niezawodne i bezpieczne sugestie.
Porównanie
Zarówno GPT-4, jak i GPT-4.5 prawdopodobnie będą dobrze działać w optymalizacji warunków eksperymentalnych ze względu na ich zaawansowane możliwości rozumowania i integracji wiedzy. Jednak GPT-4.5 może oferować nieco lepszą wydajność ze względu na wyrafinowane funkcje bezpieczeństwa i potencjalnie ulepszone rozumowanie, chociaż konkretne dane dotyczące tego aspektu są ograniczone. Kluczową zaletą GPT-4.5 w stosunku do GPT-4 prawdopodobnie byłaby jego zdolność do zapewnienia bezpieczniejszych i bardziej niezawodnych wyników, co może być kluczowe w czułej naukowej zastosowaniach.
Podsumowując, podczas gdy GPT-4 wykazał silne możliwości optymalizacji warunków eksperymentalnych, GPT-4.5 opiera się na tych mocnych stronach o zwiększonym bezpieczeństwie i potencjalnie ulepszonym rozumowaniu. Jednak szczegółowe porównania w tym konkretnym obszarze nie są dobrze udokumentowane i potrzebne byłyby dalsze badania w celu pełnej oceny wydajności GPT-4.5 w optymalizacji stanu eksperymentalnego.
Cytaty:
[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-engiineering-of-gpt-4-for-chemical-research-what-can-canot-be-done.pdfdfdf
[3] https://9meters.com/technology/ai/gpt-4-5-beginins-rolling-o-to-plus-and-team-users-nextweek-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-to-power-chatgpt/
[6] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/tip/gpt-35-vs-gpt-4-liggest-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 -utput długość-andructure/1025132