GPT-4.5 e GPT-4 possuem recursos para lidar com tarefas complexas, incluindo a otimização de condições experimentais. No entanto, detalhes específicos sobre o desempenho do GPT-4.5 nessa área não são extensivamente documentados na literatura disponível. Aqui está uma comparação baseada no que se sabe sobre o GPT-4 e as melhorias gerais no GPT-4.5:
GPT-4 Capacidades
O GPT-4, como seus antecessores, demonstra um forte potencial em aplicações científicas, incluindo otimização de condições experimentais. Na pesquisa química, o GPT-4 mostrou a capacidade de prever propriedades, como pontos de ebulição e potenciais redox, com precisão surpreendente, alavancando seu vasto conhecimento pré-existente e recursos de aprendizado de poucos anos [2]. Por exemplo, o GPT-4 pode prever o ponto de ebulição do etanol com mais eficiência do que os métodos tradicionais de otimização bayesiana, utilizando conhecimento prévio sobre faixas típicas de ponto de ebulição [2]. Isso sugere que o GPT-4 pode efetivamente ajudar a definir condições iniciais para experimentos, potencialmente simplificando o processo de pesquisa.
GPT-4.5 Melhorias
O GPT-4.5 é uma versão atualizada do GPT-4, projetada para aprimorar a segurança e o desempenho em várias tarefas. Embora melhorias específicas na otimização de condições experimentais não sejam detalhadas, o GPT-4.5 geralmente oferece melhores recursos de segurança e recursos de raciocínio potencialmente refinados em comparação com o GPT-4 [1]. A capacidade do modelo de lidar com solicitações complexas e seus recursos aprimorados de segurança podem beneficiar indiretamente tarefas como otimização experimental, fornecendo sugestões mais confiáveis e seguras.
comparação
Tanto o GPT-4 quanto o GPT-4.5 provavelmente terão um bom desempenho na otimização de condições experimentais devido ao seu raciocínio avançado e recursos de integração de conhecimento. No entanto, o GPT-4.5 pode oferecer um desempenho ligeiramente aprimorado devido aos seus recursos de segurança refinados e ao raciocínio potencialmente aprimorado, embora dados específicos sobre esse aspecto sejam limitados. A principal vantagem do GPT-4.5 sobre o GPT-4 provavelmente estaria em sua capacidade de fornecer resultados mais seguros e confiáveis, o que poderia ser crucial em aplicações científicas sensíveis.
Em resumo, enquanto o GPT-4 demonstrou fortes capacidades na otimização de condições experimentais, o GPT-4.5 se baseia nesses pontos fortes com segurança aprimorada e raciocínio potencialmente melhorado. No entanto, comparações detalhadas nessa área específica não são bem documentadas, e seriam necessárias mais pesquisas para avaliar completamente o desempenho do GPT-4.5 na otimização experimental de condições.
Citações:
[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-can-cannot-be-done.pdf
[3] https://9meters.com/technology/ai/gpt-4-5-begins-rolling-to--plus-able-team-users-next-wext-wek-then-to-enterprise-and-edu-users-the-f-seguiding slood
[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-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