GPT-4は、物理化学と有機化学の両方を堅牢に理解していますが、各領域での能力には明確な強みと制限があります。
Physical Chemistry
物理化学では、GPT-4は大学の教科書レベルで知識を持っています。理想的なガス法やロレンツ・ロレンツ方程式などの基本的な概念に精通しており、物質の屈折率を定義しています[1] [5] [7]。このレベルの理解は、GPT-4が物理化学の基本原則を効果的に適用できることを示唆しており、これらの概念の基本的な把握を必要とするタスクに役立ちます。ただし、その知識は、訓練されたデータによって制限されているため、通常、学術論文でカバーされるより専門的または高度なトピックにまで及ぶことはありません。
###有機化学
GPT-4は、特に教科書レベルで、有機化学を強く把握しています。アセトアミノフェンなどの一般的な化合物の合成経路を正確に説明できます。これは、硝化、還元、環境などのプロセスを含む[1] [5]。これらの基本的な有機反応を理解して説明するGPT-4の能力は印象的ですが、詳細な実験手順を提供するか、高度またはユニークな合成方法を必要とする専門コンテンツの処理に苦労しています[1] [3]。さらに、GPT-4は化合物の特性を予測できますが、特異的に訓練されていませんが、複雑な化学構造を解釈したり、標準表記に変換したりすることは部分的なものです[3]。
＃＃＃ 比較
全体として、身体化学と有機化学の両方におけるGPT-4の知識は基礎レベルで堅実であり、教育目的または一般的な問題解決のための貴重なツールになっています。ただし、特に人間の専門知識や専門的な計算ツールと比較した場合、高度な研究や専門的なアプリケーションに必要な深さと特異性がありません。著作権の問題による最近の学術文献へのアクセスにおけるその制限は、両方の分野の最新の開発で最新の状態を維持する能力をさらに制限します[1] [3] [5]。これらの制限にもかかわらず、GPT-4が少数のショット学習を実行し、未知の化合物の特性を予測する能力は大きな利点であり、化学研究における革新の可能性を示しています[1] [3]。
引用：
[1] https://ai-scholar.tech/en/articles/large-language-models/prompt-chemical-research
[2] https://pubs.rsc.org/en/content/articlehtml/2024/dd/d4dd00248b
[3] https://phys.org/news/2023-10-gpt-artificial-intelligence-chemistry.html
[4] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc10918540/
[5] https://chemrxiv.org/engage/api-gateway/chemrxiv/assets/orp/resource/item/647d305dbe16ad5c577b6627/original/prompt-engineering-of-gpt-4-for-chemical-shemical- whatresearch-can can-cannot-be-be-be-be-can-cannot-be-be-can-cannot-be-bed
[6] https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jchemed.4c00235
[7] https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/27660400.2023.2260300
[8] https://www.researchgate.net/publication/371163433_what_indeed_can_gpt_models_do_in_chemistry_a_comprehinde_benchmark_on_eite_tasks