GPT-4.5はGPT-4の改良バージョンであり、計算効率が向上しますが、化学反応の予測能力が必ずしも強化されていません。 GPT-4は、少数のショット学習を通じて化学的性質と結果を予測する際の印象的な能力を実証していますが、未知の化学反応の結果を予測するパフォーマンスは、その膨大な知識ベースと推測能力に基づいています[1] [2]。 GPT-4は、限られたデータを使用して、レドックス電位や沸点などの特性を予測できます。これは、従来の方法よりも大きな進歩です[1] [2]。
ただし、複雑な化学反応、特に特殊な化合物や新規化合物を含むものの予測におけるGPT-4の精度は、そのトレーニングデータの品質と量によって制限される可能性があります[2]。分子構造の正確な理解とレトロシンセシスなどの反応メカニズムを必要とするタスクの場合、従来の機械学習モデルは依然としてGPT-4のようなLLMを上回る可能性があります[5]。
GPT-4.5は、計算上効率が良く、化学データの処理と分析の速度を高める可能性がありますが、GPT-4と比較して未知の化学反応を予測する精度を大幅に改善するという直接的な証拠はありません。予測精度を改善する重要な要因は、モデルのナレッジベースの強化、またはGPT-4で有望な結果を示している順序付けおよび構築された思考チェーン(OSCOT)アプローチなど、より洗練されたプロンプト戦略の開発である可能性があります[4]。
要約すると、GPT-4.5は効率の改善を提供しますが、GPT-4よりも不明な化学反応の結果をより正確に予測する能力は、基礎となる知識の進歩や、効率の改善だけでなく、高度な促進戦略の適用に依存します。
引用：
[1] https://chemrxiv.org/engage/api-gateway/chemrxiv/assets/orp/resource/item/647d305dbe16ad5c577b6627/original/prompt-engineering-of-gpt-4-for-chemical- whatresearch-can can-cannot-be-be-be-be-can-can-can-can-can-can-can-can-cannot-be-bed
[2] https://ai-scholar.tech/en/articles/large-language-models/prompt-chemical-research
[3] http://arxiv.org/pdf/2311.07361.pdf
[4] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc10960113/
[5] https://arxiv.org/html/2407.15141v1
[6] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[7] https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/27660400.2023.2260300
[8] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1iqzgmg/chatgpt_45_5_predictions/