GPT-4 демонструє надійне розуміння як фізичної, так і органічної хімії, хоча її можливості в кожній області мають чіткі сильні сторони та обмеження.
фізична хімія
У фізичній хімії GPT-4 володіє знаннями на рівні підручника університету. Він добре розбирається в основних концепціях, таких як Ідеальний закон про газ та рівняння Лоренц-Лоренца, яке визначає показник заломлення речовини [1] [5] [7]. Цей рівень розуміння говорить про те, що GPT-4 може ефективно застосовувати основні принципи фізичної хімії, що робить її корисною для завдань, які потребують основоположного розуміння цих понять. Однак його знання можуть не поширюватися на більш спеціалізовані або вдосконалені теми, які, як правило, висвітлюються в академічних працях, оскільки вони обмежені даними, на яких він був проведений, що не включає останні дослідження через обмеження авторських прав [1] [5].
органічна хімія
GPT-4 також проявляє сильне розуміння органічної хімії, особливо на рівні підручника. Він може точно описати синтетичні шляхи для загальних сполук, таких як ацетамінофен, що включає такі процеси, як нітрування, зменшення та амідація [1] [5]. Здатність GPT-4 розуміти та пояснювати ці основні органічні реакції вражає, але вона бореться з наданням детальних експериментальних процедур або обробки спеціалізованого змісту, який вимагає вдосконалених або унікальних синтетичних методів [1] [3]. Крім того, хоча GPT-4 може передбачити властивості сполук, він спеціально не навчався, його продуктивність в інтерпретації складних хімічних структур або перетворення їх у стандартну позначення є лише частковою [3].
Порівняння
Загалом, знання GPT-4 як з фізичної, так і в органічній хімії є міцними на фундаментальному рівні, що робить його цінним інструментом для освітніх цілей або загального вирішення проблем. Однак йому не вистачає глибини та специфічності, необхідних для вдосконалених досліджень або спеціалізованих додатків, особливо в порівнянні з людським досвідом або спеціалізованими обчислювальними інструментами. Його обмеження в доступі до недавньої академічної літератури через проблеми авторських прав ще більше обмежують його здатність бути оновленими з останніми подіями в обох галузях [1] [3] [5]. Незважаючи на ці обмеження, здатність GPT-4 виконувати кілька пострілів та прогнозувати властивості невідомих сполук є суттєвою перевагою, демонструючи його потенціал для інновацій у хімічних дослідженнях [1] [3].
Цитати:
[1] https://ai-scholar.tech/en/articles/large-language-models/prompt-chemics-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-op-gpt-4-for-chemic-research-what-scannot--gpt-4-fer-chemic-research-what-scannot-be.p-
[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_comprehence_benchmark_on_eight_tasks