GPT-4는 화학 결합, 화학 반응 이론, 유기 화학 및 물리 화학을 포함한 광범위한 주제를 다루는 화학에 대한 광범위한 지식을 보유하고 있습니다 [1] [3]. 다음은 화학 결합 및 화학 반응에 대한 지식을 자세히 비교 한 것입니다.
화학적 결합
GPT-4는 화학적 결합 원리에 대한 확실한 이해를 가지고 있으며, 이는 화학의 기초가된다. 그것은 공유, 이온 성 및 금속 결합과 같은 개념뿐만 아니라 분자 궤도 이론과 같은보다 복잡한 결합 이론을 설명 할 수 있습니다. 이 지식은 일반 화학 교과서 및 온라인 리소스에 대한 교육에서 비롯된 것일 수 있습니다 [1] [3]. 그러나 양자 기계적 해석 또는 상세한 분자 궤도 다이어그램과 같은 화학적 결합의 고급 또는 전문화 된 측면을 탐구하는 능력은 훈련 데이터의 제약과 최근 학업 연구에 대한 접근 부족으로 인해 제한 될 수있다 [3].
화학 반응
화학 반응의 영역에서 GPT-4는 특히 교과서 수준에서 일반적인 반응 메커니즘과 원리를 잘 이해하고 있습니다. 치환, 제거 및 첨가 반응과 같은 일반적인 유기 반응을 설명하고 아세트 아미노펜과 같은 잘 알려진 화합물에 대한 기본 합성 경로를 제공 할 수 있습니다 [1] [3]. 그러나 전문 또는 복잡한 반응 또는 상세한 실험 절차가 필요한 반응과 관련하여 GPT-4의 성능은 덜 강력합니다. 그것은 새로운 또는 훈련되지 않은 반응의 결과를 예측하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 학문적 연구 논문에서 일반적으로 발견되는 정확한 실험 조건이나 상세한 기계적 통찰력을 제공 할 수있는 능력이 부족하다 [1] [3] [5].
비교 및 제한
GPT-4는 화학적 결합 및 반응에 대한 일반적인 지식을 제공하는 데 탁월하지만 특수 또는 고급 주제를 다룰 때 그 한계가 분명해집니다. 화학적 결합의 경우 기본 원칙을 처리 할 수 있지만 고급 이론을 깊이 파고 들지 않을 수 있습니다. 화학 반응의 경우 공통 메커니즘을 설명 할 수 있지만 복잡하거나 새로운 반응으로 어려움을 겪습니다. 주요 한계는 최근 학문적 연구보다는 대부분 교과서와 공개적으로 이용 가능한 자원에서 파생 된 기존 지식에 대한 의존이다 [1] [3] [5].
소수의 샷 학습을 통해 훈련되지 않은 화합물의 특성을 예측하는 GPT-4의 능력은 주목할만한 강점이지만, 복잡한 화학 구조와 전문 반응 메커니즘을 다루는 데 여전히 개선이 필요합니다 [3] [5]. 전반적으로 GPT-4는 일반적인 화학 지식을위한 강력한 도구이지만보다 고급 화학 연구 작업을위한 특수 도구 또는 모델로 보완되어야합니다.
인용 :
[1] https://chemrxiv.org/engage/api-gateway/chemrxiv/assets/orp/resource/item/647d305dbe16ad5c577b6627/original/prompt-engineering-of-gpt-4-for-chemical-can-can-can-cant-cannot-don--
[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