GPT-4.5与其前身GPT-4一样，在化学研究中面临一些局限性。这些局限性对于理解在该领域使用大型语言模型的潜在和挑战至关重要。
1。基础知识和专业任务
- 知识基础：GPT-4.5，类似于GPT-4，在教科书级化学方面具有很强的基础，包括物理和有机化学原理。但是，由于版权限制和培训数据限制，它可能无法访问最新的研究文章[1]。- 专业任务：在诸如反应预测和逆合合成之类的任务中，GPT模型通常比在特定化学数据集接受培训的专业机器学习模型[8]。这表明虽然GPT-4.5可以提供一般见解，但它在复杂的专门化学任务中可能不那么有效。
2。数据分析和可视化
-GPT-4.5与其他大型语言模型一样，在呈现复杂的数据分析方面挣扎，以清晰而简洁的方式，包括使用可视化，表格和图形[2]。对于需要有效沟通复杂发现的研究人员而言，这种局限性降低了。- 它缺乏深入了解统计方法，识别偏见和处理缺失的数据的能力，这是数据分析的关键技能[2]。
3。文学评论和来源评估
-GPT-4.5不能全面审查学术来源，这对于进行彻底的文献综述至关重要。它可能难以区分高质量和可靠的来源，这可能导致产生的评论不准确[2]。- 在撰写科学论文时，该模型无法提供准确的参考文章列表是另一个限制[6]。
4。化学合成和实验程序
-GPT-4.5，类似于GPT-4，由于安全性问题和理解复杂化学反应的局限性，可能无法为化学合成提供准确或详细的实验程序[1]。它可能提出化学错误的合成途径或误解反应机制。- 该模型无法准确估计化合物名称的分子结构可能导致化学信息学任务中的不正确推理[1]。
5。与专业工具集成
- 对于涉及化学反应的任务，GPT-4.5可能受益于与专业化学软件或编程语言的集成以增强其性能[1]。这种整合可以帮助克服其在处理复杂化学数据和反应的某些局限性。6。道德和安全考虑
-GPT-4.5如系统卡中所述，由于能够协助对已知威胁的运营计划，因此在化学和生物威胁创造中构成了中等风险[3]。但是，假设用户已经具有重要的领域专业知识来减轻这种风险。总而言之，尽管GPT-4.5在化学研究中提供了有希望的能力，例如基础知识和数据分析，但它在专业任务，数据可视化，文献综述和安全考虑方面面临着重大限制。与专业工具和领域专业知识一起使用时，其有效性会提高。
引用：
[1] https://chemrxiv.org/engage/api-gateway/chemrxiv/assets/orp/resource/item/647d305dbe16ad5c577b6627/original/prompt-engineering-of-gpt-4-for-chemical-research-what-can-cannot-be-done.pdf
[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-the-limitation-of-gpt-4-4-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