GPT-4.5 er en forbedret versjon av GPT-4, med forbedringer i beregningseffektivitet, men ikke nødvendigvis i prediktive evner for kjemiske reaksjoner. Mens GPT-4 har vist imponerende evner til å forutsi kjemiske egenskaper og utfall gjennom få skuddlæring, er ytelsen til å forutsi resultatene av ukjente kjemiske reaksjoner basert på dens enorme kunnskapsbase og inferencing evner [1] [2]. GPT-4 kan forutsi egenskaper som redokspotensialer og kokepunkter ved bruk av begrensede data, som er en betydelig fremgang i forhold til tradisjonelle metoder [1] [2].
Imidlertid kan GPT-4s nøyaktighet i å forutsi komplekse kjemiske reaksjoner, spesielt de som involverer spesialiserte eller nye forbindelser, begrenses av kvaliteten og mengden av treningsdataene [2]. For oppgaver som krever presis forståelse av molekylære strukturer og reaksjonsmekanismer, for eksempel retrosyntese, kan tradisjonelle maskinlæringsmodeller fremdeles overgå LLM-er som GPT-4 [5].
GPT-4.5, som er mer beregningseffektiv, kan lette raskere prosessering og analyse av kjemiske data, men det er ingen direkte bevis for at det forbedrer nøyaktigheten ved å forutsi ukjente kjemiske reaksjoner sammenlignet med GPT-4. Nøkkelfaktoren for å forbedre prediktiv nøyaktighet vil sannsynligvis være forbedringer i modellens kunnskapsgrunnlag eller utvikling av mer sofistikerte fremkallende strategier, for eksempel den bestilte og strukturerte tankekjeden (oscot), som har vist lovende resultater med GPT-4 [4].
Oppsummert, mens GPT-4.5 gir forbedringer i effektiviteten, vil dens evne til å forutsi resultatene av ukjente kjemiske reaksjoner mer nøyaktig enn GPT-4 avhenge av fremskritt i den underliggende kunnskapen eller anvendelsen av avanserte fremmede strategier i stedet for effektivitetsforbedringene alene.
Sitasjoner:
[1] https://chemrxiv.org/engage/api-gateway/chemrxiv/assets/orp/resource/item/647d305dbe16ad5c577b6627/iginal/prompt-gal-ekann-de-be-e-por-phings-hing-hing-hing-hing-hing-hing-gpt-de-promical/prompt-enginead5c5777776627/itemical/prompt-enginead5c5c5777b6627/itemo.
[2] https://ai-scholar.tech/en/articles/large-ganguage-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/