GPT-4.5-це вдосконалена версія GPT-4, з підвищенням ефективності обчислень, але не обов'язково в прогнозувальних можливостях для хімічних реакцій. Незважаючи на те, що GPT-4 продемонстрував вражаючі здібності для прогнозування хімічних властивостей та результатів за допомогою декількох знімальних навчань, його ефективність у прогнозуванні результатів невідомих хімічних реакцій ґрунтується на його величезній базі знань та можливостей укладення [1] [2]. GPT-4 може передбачити такі властивості, як окислювально-відновлювальні потенціали та точки кипіння, використовуючи обмежені дані, що є значним прогресом щодо традиційних методів [1] [2].
Однак точність GPT-4 у прогнозуванні складних хімічних реакцій, особливо тих, що включають спеціалізовані або нові сполуки, можуть бути обмежені якістю та кількістю його навчальних даних [2]. Для завдань, що потребують точного розуміння молекулярних структур та механізмів реакцій, таких як ретросинтез, традиційні моделі машинного навчання все ще можуть перевершити LLM, такі як GPT-4 [5].
GPT-4.5, будучи більш обчислювально ефективним, може полегшити більш швидку обробку та аналіз хімічних даних, але немає прямих доказів того, що він суттєво підвищує точність прогнозування невідомих хімічних реакцій порівняно з GPT-4. Ключовим фактором вдосконалення точності прогнозування, ймовірно, буде вдосконалення бази знань моделі або розробки більш досконалих стратегій, що проводять підказку, наприклад, упорядкований та структурований ланцюг думки (OSCOT), який показав перспективні результати з GPT-4 [4].
Підсумовуючи це, хоча GPT-4.5 пропонує підвищення ефективності, його здатність прогнозувати результати невідомих хімічних реакцій точніше, ніж GPT-4, залежатиме від просування в основних знаннях або застосуванні розширених стратегій, а не лише підвищення ефективності.
Цитати:
[1] https://chemrxiv.org/engage/api-gateway/chemrxiv/assets/orp/resource/item/647d305dbe16ad5c577b6627/original/prompt-engineering-yno-pgpt-4-for-chemic-research-what-scannot--gpt-4-fer-chemic-research-what-scannot-be.p-4-forcemic
[2] https://ai-scholar.tech/en/articles/large-language-models/prompt-chemic-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/