GPT-4.5 y GPT-4 poseen capacidades para manejar tareas complejas, incluida la optimización de las condiciones experimentales. Sin embargo, los detalles específicos sobre el rendimiento de GPT-4.5 en esta área no están ampliamente documentados en la literatura disponible. Aquí hay una comparación basada en lo que se sabe sobre GPT-4 y las mejoras generales en GPT-4.5:
Capacidades GPT-4
GPT-4, al igual que sus predecesores, demuestra un fuerte potencial en aplicaciones científicas, incluida la optimización de condiciones experimentales. En la investigación química, GPT-4 ha demostrado la capacidad de predecir propiedades como puntos de ebullición y potenciales redox con una precisión sorprendente, aprovechando su vasto conocimiento preexistente y capacidades de aprendizaje de pocos disparos [2]. Por ejemplo, GPT-4 puede predecir el punto de ebullición del etanol de manera más eficiente que los métodos tradicionales de optimización bayesiana al utilizar el conocimiento previo sobre los rangos de punto de ebullición típicos [2]. Esto sugiere que GPT-4 puede ayudar de manera efectiva a establecer condiciones iniciales para experimentos, potencialmente simplificando el proceso de investigación.
mejoras GPT-4.5
GPT-4.5 es una versión actualizada de GPT-4, diseñada para mejorar la seguridad y el rendimiento en varias tareas. Si bien las mejoras específicas en la optimización de la condición experimental no son detalladas, GPT-4.5 generalmente ofrece mejores características de seguridad y capacidades de razonamiento potencialmente refinadas en comparación con GPT-4 [1]. La capacidad del modelo para manejar solicitudes complejas y sus características de seguridad mejoradas podría beneficiar indirectamente tareas como la optimización experimental al proporcionar sugerencias más confiables y seguras.
Comparación
Es probable que tanto GPT-4 como GPT-4.5 funcionen bien en la optimización de condiciones experimentales debido a sus capacidades avanzadas de razonamiento e integración del conocimiento. Sin embargo, GPT-4.5 podría ofrecer un rendimiento ligeramente mejorado debido a sus características de seguridad refinadas y un razonamiento potencialmente mejorado, aunque los datos específicos sobre este aspecto son limitados. La ventaja clave de GPT-4.5 sobre GPT-4 probablemente estaría en su capacidad para proporcionar resultados más seguros y confiables, lo que podría ser crucial en aplicaciones científicas sensibles.
En resumen, mientras que GPT-4 ha demostrado fuertes capacidades para optimizar las condiciones experimentales, GPT-4.5 se basa en estas fortalezas con una mayor seguridad y un razonamiento potencialmente mejorado. Sin embargo, las comparaciones detalladas en esta área específica no están bien documentadas, y se necesitarían más investigaciones para evaluar completamente el rendimiento de GPT-4.5 en la optimización de condiciones experimentales.
Citas:
[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-ingineering-of-gpt-4-for--canarch-whhat-cannot-be-done.pdff
)
[4] http://arxiv.org/pdf/2311.07361.pdf
[5] https://www.techzine.eu/news/applications/129148/openai-nounces-gpt-4-5-its-latest-model-to-power-chatgpt/
[6] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/tip/gpt-35-vs-gpt-4-biggest-diferences-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-lengthing-and-stucture/1025132