GPT-4 demonstrează o înțelegere robustă a chimiei fizice și organice, deși capacitățile sale în fiecare zonă au puncte forte și limitări distincte.
Chimie fizică
În chimie fizică, GPT-4 are cunoștințe la nivel de manual universitar. Este bine versat în concepte fundamentale, cum ar fi legea ideală a gazelor și ecuația Lorentz-Lorentz, care definește indicele de refracție al unei substanțe [1] [5] [7]. Acest nivel de înțelegere sugerează că GPT-4 poate aplica în mod eficient principiile de bază ale chimiei fizice, ceea ce îl face util pentru sarcini care necesită o înțelegere fundamentală a acestor concepte. Cu toate acestea, cunoștințele sale s -ar putea să nu se extindă la subiecte mai specializate sau avansate, care sunt de obicei acoperite în lucrările academice, deoarece este limitată de datele pe care au fost instruite, care nu include cercetări recente din cauza restricțiilor de autor [1] [5].
Chimie organică
GPT-4 prezintă, de asemenea, o puternică înțelegere a chimiei organice, în special la nivelul manualului. Poate descrie cu exactitate căile sintetice pentru compuși comuni precum acetaminofen, care implică procese precum nitrarea, reducerea și amidarea [1] [5]. Capacitatea GPT-4 de a înțelege și explica aceste reacții organice de bază este impresionantă, dar se luptă cu furnizarea de proceduri experimentale detaliate sau gestionarea conținutului specializat care necesită metode sintetice avansate sau unice [1] [3]. În plus, în timp ce GPT-4 poate prezice proprietățile compușilor, acesta nu a fost instruit în mod specific, performanța sa în interpretarea structurilor chimice complexe sau transformarea acestora în notare standard este doar parțială [3].
Comparație
În general, cunoștințele GPT-4 atât în chimia fizică, cât și în cele organice sunt solide la nivel fundamental, ceea ce îl face un instrument valoros în scopuri educaționale sau rezolvarea generală a problemelor. Cu toate acestea, îi lipsește profunzimea și specificitatea necesară pentru cercetări avansate sau aplicații specializate, în special în comparație cu expertiza umană sau cu instrumentele de calcul specializate. Limitările sale în accesarea literaturii academice recente din cauza problemelor dreptului de autor restricționează în continuare capacitatea de a rămâne la curent cu cele mai recente evoluții în ambele domenii [1] [3] [5]. În ciuda acestor limitări, capacitatea GPT-4 de a efectua învățarea cu puține fotografii și de a prezice proprietățile compușilor necunoscuți este un avantaj semnificativ, arătând potențialul său de inovare în cercetarea chimică [1] [3].
Citări:
[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-enenering-of-gpt-4-for-chemical-research-what-cannot-be-done.pdf
[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_tasks