GPT-4.5 in GPT-4 imata zmogljivosti za ravnanje z zapletenimi nalogami, vključno z optimizacijo eksperimentalnih pogojev. Vendar posebne podrobnosti o uspešnosti GPT-4.5 na tem področju niso obsežno dokumentirane v razpoložljivi literaturi. Tu je primerjava, ki temelji na tem, kar je znano o GPT-4 in splošnih izboljšavah GPT-4.5:
GPT-4 zmogljivosti
GPT-4, tako kot predhodniki, kaže močan potencial v znanstvenih aplikacijah, vključno z optimizacijo eksperimentalnih pogojev. V kemijskih raziskavah je GPT-4 pokazal sposobnost napovedovanja lastnosti, kot so vrelišča in redoks potenciali s presenetljivo natančnostjo, s čimer je izkoristil svoje ogromno že obstoječe znanje in nekaj strelnih učnih zmogljivosti [2]. Na primer, GPT-4 lahko napoveduje vrelišče etanola učinkoviteje kot tradicionalne Bayesove metode optimizacije z uporabo predhodnega znanja o značilnih območjih vrelišča [2]. To kaže, da lahko GPT-4 učinkovito pomaga pri nastavitvi začetnih pogojev za poskuse, kar potencialno racionalizira raziskovalni postopek.
GPT-4.5 Izboljšave
GPT-4.5 je posodobljena različica GPT-4, zasnovana za izboljšanje varnosti in zmogljivosti pri različnih nalogah. Medtem ko specifične izboljšave pri eksperimentalni optimizaciji stanja niso podrobne, GPT-4.5 na splošno ponuja boljše varnostne značilnosti in potencialno rafinirane zmogljivosti sklepanja v primerjavi z GPT-4 [1]. Sposobnost modela, da obravnava zapletene zahteve in njegove izboljšane varnostne funkcije, lahko posredno koristi nalogam, kot je eksperimentalna optimizacija, z zagotavljanjem zanesljivejših in varnih predlogov.
Primerjava
Tako GPT-4 kot GPT-4.5 bosta zaradi svojih naprednih zmogljivosti za sklepanje in integracijo znanja verjetno dobro delovala pri optimizaciji eksperimentalnih pogojev. Vendar bi lahko GPT-4.5 ponudil nekoliko izboljšane zmogljivosti zaradi svojih rafiniranih varnostnih lastnosti in potencialno izboljšanega sklepanja, čeprav so posebni podatki o tem vidiku omejeni. Ključna prednost GPT-4.5 nad GPT-4 bi bila verjetno v njegovi sposobnosti zagotavljanja varnejših in bolj zanesljivih rezultatov, kar bi lahko bilo ključno pri občutljivih znanstvenih aplikacijah.
Če povzamemo, medtem ko je GPT-4 pokazal močne zmogljivosti pri optimizaciji eksperimentalnih pogojev, GPT-4.5 temelji na teh prednostih z izboljšano varnostjo in potencialno izboljšanim sklepanjem. Vendar podrobne primerjave na tem specifičnem področju niso dobro dokumentirane, zato bi bile potrebne nadaljnje raziskave, da bi v celoti ocenili uspešnost GPT-4.5 pri eksperimentalni optimizaciji stanja.
Navedbe:
[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-gens-rolling-out-to-aplus-in-team-users-next-week-then-th to-en-in-and-edu-uporabnik-the-the-the-whoek-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-biggest-differences-to-consider
[7] https://www.reddit.com/r/openai/comments/1inz75h/openai_roap_update_for_gpt45_gpt5/
[8] https://community.openai.com/t/how-to-improve-gpt-4-api-output-Length-and-sucture/1025132