GPT-4は、化学結合、化学反応の理論、有機化学、および物理化学などの幅広いトピックをカバーする化学に関する広範な知識を持っています[1] [3]。化学結合と化学反応における知識の詳細な比較は次のとおりです。
##化学結合
GPT-4は、化学の基礎となる化学結合の原理を確実に理解しています。共有結合、イオン、金属結合などの概念、および分子軌道理論などのより複雑な結合理論を説明できます。この知識は、一般的な化学の教科書とオンラインリソースに関するトレーニングから派生している可能性があります[1] [3]。ただし、量子機械的解釈や詳細な分子軌道図など、化学結合の高度または特殊な側面を掘り下げる能力は、そのトレーニングデータの制約と最近の学術研究へのアクセスの欠如のために制限される可能性があります[3]。
##化学反応
化学反応の領域では、GPT-4は、特に教科書レベルで、一般的な反応メカニズムと原則をよく把握しています。置換、除去、添加反応などの一般的な有機反応を説明し、アセトアミノフェンなどのよく知られた化合物の基本的な合成ルートを提供できます[1] [3]。ただし、専門的または複雑な反応、または詳細な実験手順を必要とするものに関しては、GPT-4のパフォーマンスは堅牢性が低くなります。新規または訓練されていない反応の結果の予測に苦労する可能性があり、学術研究論文[1] [3] [5]に一般的に見られる正確な実験条件または詳細な機械的洞察を提供する能力が欠けています。
##比較と制限
GPT-4は、化学結合と反応の両方に関する一般的な知識を提供することに優れていますが、専門的または高度なトピックを扱うとき、その制限は明らかになります。化学結合の場合、基本原則を処理できますが、高度な理論を深く掘り下げることはできません。化学反応については、一般的なメカニズムを説明できますが、複雑な反応や新規反応と闘っています。主な制限は、最近の学術研究[1] [3] [5]ではなく、主に教科書や公的に利用可能なリソースに由来する既存の知識に依存することです。
少数のショット学習を通じて訓練されていない化合物の特性を予測するGPT-4の能力は顕著な強度ですが、それでも複雑な化学構造と特殊な反応メカニズムの取り扱いを改善する必要があります[3] [5]。全体として、GPT-4は一般的な化学知識の強力なツールですが、より高度な化学研究タスクのための特殊なツールまたはモデルで補完する必要があります。
引用：
[1] https://chemrxiv.org/engage/api-gateway/chemrxiv/assets/orp/resource/item/647d305dbe16ad5c577b6627/original/prompt-engineering-of-gpt-4-for-chemical- whatresearch-can can-cannot-be-be-be-be-can-can-can-can-can-can-can-can-cannot-be-bed
[2] https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jchemed.4c00235
[3] https://ai-scholar.tech/en/articles/large-language-models/prompt-chemical-research
[4] https://www.mdpi.com/2078-2489/14/7/409
[5] https://phys.org/news/2023-10-gpt-artificial-intelligence-chemistry.html
[6] https://pubs.rsc.org/en/content/articlehtml/2025/sc/d4sc04401k
[7] https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/27660400.2023.2260300
[8] https://arxiv.org/html/2305.18365v3