GPT-4.5 es una versión mejorada de GPT-4, con mejoras en la eficiencia computacional, pero no necesariamente en capacidades predictivas para las reacciones químicas. Si bien GPT-4 ha demostrado habilidades impresionantes en la predicción de propiedades y resultados químicos a través del aprendizaje de pocos disparos, su rendimiento en la predicción de los resultados de las reacciones químicas desconocidas se basa en su vasta base de conocimiento y capacidades de inferencia [1] [2]. GPT-4 puede predecir propiedades como potenciales redox y puntos de ebullición utilizando datos limitados, lo cual es un avance significativo sobre los métodos tradicionales [1] [2].
Sin embargo, la precisión de GPT-4 en la predicción de reacciones químicas complejas, especialmente aquellas que involucran compuestos especializados o novedosos, pueden estar limitadas por la calidad y cantidad de sus datos de entrenamiento [2]. Para las tareas que requieren una comprensión precisa de las estructuras moleculares y los mecanismos de reacción, como la retrosíntesis, los modelos tradicionales de aprendizaje automático aún pueden superar a LLM como GPT-4 [5].
GPT-4.5, siendo más eficiente computacionalmente, podría facilitar el procesamiento y el análisis más rápido de los datos químicos, pero no hay evidencia directa de que mejore significativamente la precisión de predecir reacciones químicas desconocidas en comparación con GPT-4. El factor clave para mejorar la precisión predictiva probablemente serían mejoras en la base de conocimiento del modelo o el desarrollo de estrategias de incrustación más sofisticadas, como el enfoque de la cadena de pensamiento ordenado y estructurado (OSCOT), que ha mostrado resultados prometedores con GPT-4 [4].
En resumen, mientras que GPT-4.5 ofrece mejoras en la eficiencia, su capacidad para predecir los resultados de las reacciones químicas desconocidas con mayor precisión que GPT-4 dependería de los avances en su conocimiento subyacente o la aplicación de estrategias de solicitación avanzada en lugar de las mejoras de eficiencia sola.
Citas:
[1] https://chemrxiv.org/engage/api-gateway/chemrxiv/assets/orp/resource/item/647d305dbe16ad5c577b6627/original/prompt-ingineering-of-gpt-4-for--conarch-what-cannot-be-done.pdff
[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/