Gan GPT-4.5, gan GPT-4 ir spējas veikt sarežģītos uzdevumus, ieskaitot eksperimentālo apstākļu optimizāciju. Tomēr konkrētā informācija par GPT-4.5 sniegumu šajā jomā pieejamajā literatūrā nav plaši dokumentēta. Šeit ir salīdzinājums, pamatojoties uz to, kas ir zināms par GPT-4 un vispārīgajiem uzlabojumiem GPT-4.5:
GPT-4 iespējas
GPT-4, tāpat kā tā priekšgājēji, parāda spēcīgu potenciālu zinātniskos lietojumos, ieskaitot eksperimentālo apstākļu optimizēšanu. Ķīmiskajos pētījumos GPT-4 ir parādījis spēju paredzēt tādas īpašības kā vārīšanās punkti un redoksa potenciāls ar pārsteidzošu precizitāti, izmantojot tās plašās jau esošās zināšanas un mazo šāvienu mācību iespējas [2]. Piemēram, GPT-4 var efektīvāk paredzēt etanola viršanas temperatūru nekā tradicionālās Bajesija optimizācijas metodes, izmantojot iepriekšējās zināšanas par tipiskiem viršanas punktu diapazoniem [2]. Tas liek domāt, ka GPT-4 var efektīvi palīdzēt noteikt sākotnējos apstākļus eksperimentiem, potenciāli pilnveidojot pētniecības procesu.
GPT-4.5 uzlabojumi
GPT-4.5 ir atjaunināta GPT-4 versija, kas paredzēta, lai uzlabotu drošību un veiktspēju dažādos uzdevumos. Kaut arī īpašie uzlabojumi eksperimentālā stāvokļa optimizācijā nav detalizēti, GPT-4.5 parasti piedāvā labākas drošības pazīmes un potenciāli izsmalcinātas spriešanas iespējas salīdzinājumā ar GPT-4 [1]. Modeļa spēja apstrādāt sarežģītus pieprasījumus un tā uzlabotās drošības funkcijas varētu netieši dot labumu, piemēram, eksperimentālu optimizāciju, sniedzot ticamākus un drošākus ieteikumus.
salīdzinājums
Gan GPT-4, gan GPT-4.5, visticamāk, labi darbosies, optimizējot eksperimentālos apstākļus, pateicoties to uzlabotajām spriešanas un zināšanu integrācijas iespējām. Tomēr GPT-4.5 varētu piedāvāt nedaudz uzlabotu veiktspēju, ņemot vērā tā izsmalcinātās drošības funkcijas un potenciāli uzlabotu spriešanu, lai gan specifiski dati par šo aspektu ir ierobežoti. Galvenā GPT-4.5 priekšrocība salīdzinājumā ar GPT-4, iespējams, būtu spēja nodrošināt drošāku un uzticamāku iznākumu, kas varētu būt izšķiroša jutīgā zinātniskā lietojuma gadījumā.
Rezumējot, lai gan GPT-4 ir parādījis spēcīgas spējas optimizēt eksperimentālos apstākļus, GPT-4.5 balstās uz šīm stiprībām ar uzlabotu drošību un potenciāli uzlabotu spriešanu. Tomēr detalizēti salīdzinājumi šajā konkrētajā jomā nav labi dokumentēti, un būtu nepieciešami turpmāki pētījumi, lai pilnībā novērtētu GPT-4.5 veiktspēju eksperimentālā stāvokļa optimizācijā.
Atsauces:
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
.
[3.]
[4] http://arxiv.org/pdf/2311.07361.pdf
.
[6.]
[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-garums-and-structure/1025132