GPT-4.5, hesaplama verimliliğindeki geliştirmelerle, ancak kimyasal reaksiyonlar için öngörücü yeteneklerde değil, GPT-4'ün geliştirilmiş bir versiyonudur. GPT-4, az sayıda öğrenme yoluyla kimyasal özellikleri ve sonuçları tahmin etmede etkileyici yetenekler göstermiş olsa da, bilinmeyen kimyasal reaksiyonların sonuçlarını tahmin etme performansı, geniş bilgi tabanına ve çıkarım yeteneklerine dayanmaktadır [1] [2]. GPT-4, geleneksel yöntemlere göre önemli bir ilerleme olan sınırlı veriler kullanarak redoks potansiyelleri ve kaynama noktaları gibi özellikleri tahmin edebilir [1] [2].
Bununla birlikte, GPT-4'ün karmaşık kimyasal reaksiyonları, özellikle özel veya yeni bileşikleri içerenlerin öngörülmesinde doğruluğu, eğitim verilerinin kalitesi ve miktarı ile sınırlandırılabilir [2]. Moleküler yapıların ve retrosentez gibi reaksiyon mekanizmalarının kesin olarak anlaşılmasını gerektiren görevler için, geleneksel makine öğrenme modelleri hala GPT-4 gibi LLM'lerden daha iyi performans gösterebilir [5].
GPT-4.5, hesaplama açısından daha verimli olmak, kimyasal verilerin daha hızlı işlenmesini ve analizini kolaylaştırabilir, ancak bilinmeyen kimyasal reaksiyonları tahmin etmenin doğruluğunu GPT-4'e kıyasla önemli ölçüde artırdığına dair doğrudan bir kanıt yoktur. Öngörücü doğruluğun iyileştirilmesinde kilit faktör, modelin bilgi tabanındaki geliştirmeler veya GPT-4 ile umut verici sonuçlar gösteren sıralı ve yapılandırılmış düşünce zinciri (OSCOT) yaklaşımı gibi daha sofistike yol stratejilerinin geliştirilmesi olacaktır [4].
Özetle, GPT-4.5 verimlilikte iyileştirmeler sunsa da, bilinmeyen kimyasal reaksiyonların sonuçlarını GPT-4'ten daha doğru bir şekilde tahmin etme yeteneği, altta yatan bilgindeki ilerlemelere veya sadece verimlilik iyileştirmeleri yerine gelişmiş isteme stratejilerinin uygulanmasına bağlı olacaktır.
Alıntılar:
[1] https://chemrxiv.org/engage/api-gateway/chemrxiv/assets/orp/resource/item/647d305dbe16ad5c577b6627/original/prompt-nownering-of-cnot-be-don.pemchical-pemical--hemical
[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/