ความรู้ทางเคมีกายภาพของ GPT-4 เปรียบเทียบกับความรู้เกี่ยวกับเคมีอินทรีย์ได้อย่างไร

เคมีกายภาพ

ในวิชาเคมีกายภาพ GPT-4 มีความรู้ในระดับตำราเรียนมหาวิทยาลัย มันมีความรอบรู้ในแนวคิดพื้นฐานเช่นกฎหมายก๊าซในอุดมคติและสมการ Lorentz-Lorentz ซึ่งกำหนดดัชนีการหักเหของสาร [1] [5] [7] ความเข้าใจในระดับนี้ชี้ให้เห็นว่า GPT-4 สามารถใช้หลักการพื้นฐานของเคมีกายภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพทำให้เป็นประโยชน์สำหรับงานที่ต้องใช้ความเข้าใจพื้นฐานของแนวคิดเหล่านี้ อย่างไรก็ตามความรู้ของมันอาจไม่ขยายไปสู่หัวข้อที่เชี่ยวชาญหรือขั้นสูงมากขึ้นซึ่งโดยทั่วไปจะครอบคลุมในเอกสารทางวิชาการเนื่องจากมีการ จำกัด ข้อมูลที่ได้รับการฝึกฝนซึ่งไม่รวมการวิจัยล่าสุดเนื่องจากข้อ จำกัด ด้านลิขสิทธิ์ [1] [5]

เคมีอินทรีย์

GPT-4 ยังแสดงให้เห็นถึงความเข้าใจที่แข็งแกร่งของเคมีอินทรีย์โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระดับตำรา มันสามารถอธิบายเส้นทางสังเคราะห์ได้อย่างถูกต้องสำหรับสารประกอบทั่วไปเช่น acetaminophen ซึ่งเกี่ยวข้องกับกระบวนการต่าง ๆ เช่นไนเตรตการลดและการแก้ไข [1] [5] ความสามารถของ GPT-4 ในการทำความเข้าใจและอธิบายปฏิกิริยาอินทรีย์พื้นฐานเหล่านี้น่าประทับใจ แต่มันต้องดิ้นรนกับการให้ขั้นตอนการทดลองโดยละเอียดหรือจัดการเนื้อหาพิเศษที่ต้องใช้วิธีการสังเคราะห์ขั้นสูงหรือไม่ซ้ำกัน [1] [3] นอกจากนี้ในขณะที่ GPT-4 สามารถทำนายคุณสมบัติของสารประกอบที่ยังไม่ได้รับการฝึกฝนโดยเฉพาะประสิทธิภาพในการตีความโครงสร้างทางเคมีที่ซับซ้อนหรือแปลงเป็นสัญกรณ์มาตรฐานเป็นเพียงบางส่วน [3]

การเปรียบเทียบ

โดยรวมแล้วความรู้ของ GPT-4 ในเคมีทั้งทางกายภาพและทางเคมีนั้นมีความแข็งแกร่งในระดับพื้นฐานทำให้เป็นเครื่องมือที่มีค่าสำหรับการศึกษาหรือการแก้ปัญหาทั่วไป อย่างไรก็ตามมันขาดความลึกและความเฉพาะเจาะจงที่จำเป็นสำหรับการวิจัยขั้นสูงหรือแอพพลิเคชั่นพิเศษโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเปรียบเทียบกับความเชี่ยวชาญของมนุษย์หรือเครื่องมือการคำนวณพิเศษ ข้อ จำกัด ในการเข้าถึงวรรณกรรมทางวิชาการเมื่อเร็ว ๆ นี้เนื่องจากปัญหาด้านลิขสิทธิ์ จำกัด ความสามารถในการอัปเดตด้วยการพัฒนาล่าสุดในทั้งสองสาขา [1] [3] [5] แม้จะมีข้อ จำกัด เหล่านี้ความสามารถของ GPT-4 ในการดำเนินการเรียนรู้ไม่กี่นัดและทำนายคุณสมบัติของสารประกอบที่ไม่รู้จักนั้นเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญซึ่งแสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการสร้างนวัตกรรมในการวิจัยทางเคมี [1] [3]

การอ้างอิง:
[1] https://ai-scholar.tech/en/articles/large-language-models/prompt-hemical-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-reshone-demical--d
[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_comprehensing_benchmark_on_eight_tasks