GPT-4 pokazuje solidne zrozumienie chemii fizycznej i organicznej, chociaż jej możliwości w każdym obszarze mają wyraźne mocne i ograniczenia.
Chemia fizyczna
W chemii fizycznej GPT-4 ma wiedzę na poziomie podręcznika uniwersyteckiego. Jest dobrze zorientowany w fundamentalnych pojęciach, takich jak idealne prawo gazu i równanie Lorentza-Lorentza, które definiuje współczynnik załamania substancji [1] [5] [7]. Ten poziom zrozumienia sugeruje, że GPT-4 może skutecznie stosować podstawowe zasady chemii fizycznej, co czyni ją przydatną do zadań wymagających fundamentalnego zrozumienia tych pojęć. Jednak jego wiedza może nie obejmować bardziej wyspecjalizowanych lub zaawansowanych tematów, które są zazwyczaj omawiane w dokumentach akademickich, ponieważ są ograniczone przez dane, na których zostały przeszkolone, które nie obejmują ostatnich badań z powodu ograniczeń praw autorskich [1] [5].
Chemia organiczna
GPT-4 wykazuje również silne zrozumienie chemii organicznej, szczególnie na poziomie podręcznika. Może dokładnie opisywać szlaki syntetyczne dla wspólnych związków, takich jak acetaminofen, które obejmują takie procesy, jak nitra, redukcja i pochylenie [1] [5]. Zdolność GPT-4 do zrozumienia i wyjaśnienia tych podstawowych reakcji organicznych jest imponująca, ale walczy z dostarczaniem szczegółowych procedur eksperymentalnych lub obsługą wyspecjalizowanych treści, które wymagają zaawansowanych lub unikalnych metod syntetycznych [1] [3]. Ponadto, podczas gdy GPT-4 może przewidzieć właściwości związków, w których nie został specjalnie wyszkolony, jego wydajność w interpretacji złożonych struktur chemicznych lub przekształcanie ich w notację standardową jest tylko częściowa [3].
Porównanie
Ogólnie rzecz biorąc, wiedza GPT-4 w chemii fizycznej i organicznej jest solidna na poziomie fundamentalnym, co czyni ją cennym narzędziem do celów edukacyjnych lub ogólnego rozwiązywania problemów. Brakuje jednak głębokości i specyfiki potrzebnej do zaawansowanych badań lub wyspecjalizowanych zastosowań, szczególnie w porównaniu z ludzką wiedzą lub wyspecjalizowanymi narzędziami obliczeniowymi. Jego ograniczenia w dostępie do najnowszej literatury akademickiej ze względu na problemy z prawami autorskimi dodatkowo ograniczają jego zdolność do bycia na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w obu dziedzinach [1] [3] [5]. Pomimo tych ograniczeń zdolność GPT-4 do wykonywania niewielkich uczenia się i przewidywania właściwości nieznanych związków jest znaczącą zaletą, pokazując jej potencjał innowacji w badaniach chemicznych [1] [3].
Cytaty:
[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-research-what-can-canot-be-done.pdfdfdf
[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_comprehensive_benchmark_on_eight_taks