GPT-4.5は、前任者のGPT-4と同様に、化学研究のいくつかの制限に直面しています。これらの制限は、この分野で大規模な言語モデルを使用する潜在的および課題を理解するために重要です。
1。基本的な知識と専門的なタスク
- 知識ベース：GPT-4と同様に、GPT-4.5は、物理的および有機化学の原則を含む、教科書レベルの化学の強力な基盤を持っています。ただし、著作権制限とトレーニングデータの制限により、最新の研究記事にアクセスできない場合があります[1]。- 専門的なタスク：反応予測やレトロシンセシスなどのタスクでは、GPTモデルは一般に、特定の化学データセットで訓練された専門の機械学習モデルよりも悪化します[8]。これは、GPT-4.5が一般的な洞察を提供できるが、複雑で特殊な化学タスクではそれほど効果的ではない可能性があることを示しています。
2。データ分析と視覚化
-GPT-4.5は、他の大規模な言語モデルと同様に、視覚化、テーブル、グラフの使用を含む、複雑なデータ分析の提示に苦労します。この制限により、複雑な調査結果を効果的に伝える必要がある研究者にとっては、それがあまり効果的ではありません。- 統計的方法論を深く理解し、バイアスを特定し、欠落データを処理する能力が欠けています。これは、データ分析の重要なスキルです[2]。
3。文献レビューとソース評価
-GPT-4.5は、徹底的な文献レビューを実施するために不可欠な学術源を包括的に精査することはできません。高品質と信頼性の低いソースを区別するのに苦労する可能性があり、生成されたレビューの不正確さにつながる可能性があります[2]。- 科学論文を書く際の参照記事の正確なリストを提供できないモデルがもう1つの制限です[6]。
4。化学合成と実験手順
-GPT-4と同様に、GPT-4.5は、複雑な化学反応を理解するための安全性の懸念と制限により、化学合成のための正確または詳細な実験手順を提供しない場合があります[1]。化学的に間違った合成ルートを提案したり、反応メカニズムを誤解したりする可能性があります。- モデルが化合物名から分子構造を正確に推定できないことは、化学情報学のタスクの誤った推論につながる可能性があります[1]。
5。特殊なツールとの統合
- 化学反応を含むタスクの場合、GPT-4.5は、特殊な化学ソフトウェアまたはプログラミング言語との統合から、そのパフォーマンスを向上させることができます[1]。この統合は、複雑な化学的データと反応の処理における制限のいくつかを克服するのに役立ちます。6。倫理的および安全性に関する考慮事項
-Systemカードに記載されているように、GPT-4.5は、既知の脅威の運用計画を支援する能力により、化学的および生物学的脅威の作成に中程度のリスクをもたらします[3]。ただし、このリスクは、ユーザーがすでに重要なドメインの専門知識を持っているという仮定によって軽減されます。要約すると、GPT-4.5は、基本的な知識やデータ分析などの化学研究において有望な能力を提供しますが、特殊なタスク、データの視覚化、文献レビュー、安全性の考慮事項の大きな制限に直面しています。その有効性は、特殊なツールとドメインの専門知識と組み合わせて使用すると強化されます。
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://www.enago.com/academy/chatgpt-cannot-do-for-researchers-2/
[3] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[4] https://community.openai.com/t/what-are-the-limitations-of-gpt-4-in-analyzing-pdf-text/534760
[5] https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/27660400.2023.2260300
[6] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc11184879/
[7] https://www.reddit.com/r/chatgpt/comments/1iznoek/gpt45_system_card_mmlu_896/
[8] https://arxiv.org/html/2305.18365v3