GPT-4 ir plašas zināšanas ķīmijā, aptverot plašu tēmu klāstu, ieskaitot ķīmisko saistību, ķīmisko reakciju teorijas, organisko ķīmiju un fizisko ķīmiju [1] [3]. Šeit ir detalizēts tās zināšanu salīdzinājums ķīmiskās saites un ķīmiskajās reakcijās:
ķīmiskā saite
GPT-4 ir stabila izpratne par ķīmiskās saistīšanas principiem, kas ir pamati ķīmijā. Tas var izskaidrot tādus jēdzienus kā kovalentās, jonu un metāliskās saites, kā arī sarežģītākas saistīšanas teorijas, piemēram, molekulārā orbitāla teorija. Šīs zināšanas, iespējams, ir iegūtas no tās apmācības par vispārējām ķīmijas mācību grāmatām un tiešsaistes resursiem [1] [3]. Tomēr tā spēja iedziļināties progresīvos vai specializētos ķīmiskās saites aspektos, piemēram, kvantu mehāniskās interpretācijas vai detalizētas molekulārās orbītas diagrammas, varētu būt ierobežota, pateicoties tā apmācības datu ierobežojumiem un piekļuves trūkumam nesenajiem akadēmiskajiem pētījumiem [3].
ķīmiskās reakcijas
Ķīmisko reakciju jomā GPT-4 demonstrē labu vispārējo reakcijas mehānismu un principu izpratni, īpaši mācību grāmatas līmenī. Tas var izskaidrot kopīgas organiskās reakcijas, piemēram, aizvietošanu, elimināciju un pievienošanas reakcijas, un nodrošināt pamatprincipus par labi zināmiem savienojumiem, piemēram, acetaminofēnu [1] [3]. Tomēr, kad runa ir par specializētām vai sarežģītām reakcijām vai tām, kurām ir vajadzīgas detalizētas eksperimentālas procedūras, GPT-4 veiktspēja ir mazāk spēcīga. Tas var cīnīties ar jaunu vai neapmācītu reakciju rezultātu prognozēšanu, un tai trūkst iespējas sniegt precīzus eksperimentālus apstākļus vai detalizētas mehāniskas atziņas, kas parasti sastopamas akadēmiskajos pētniecības dokumentos [1] [3] [5].
Salīdzinājums un ierobežojumi
Kamēr GPT-4 izceļas ar vispārīgu zināšanu sniegšanu gan par ķīmisko saistību, gan reakciju, tā ierobežojumi kļūst acīmredzami, strādājot ar specializētām vai progresīvām tēmām. Ķīmiskās saites gadījumā tas var rīkoties ar pamatprincipiem, bet, iespējams, dziļi neiedziļināties progresīvās teorijās. Ķīmiskām reakcijām tas var izskaidrot kopējos mehānismus, bet cīnās ar sarežģītām vai jaunām reakcijām. Galvenais ierobežojums ir tā paļaušanās uz iepriekš pastāvošām zināšanām, kuras galvenokārt iegūst no mācību grāmatām un publiski pieejamiem resursiem, nevis nesenajiem akadēmiskajiem pētījumiem [1] [3] [5].
GPT-4 spēja paredzēt neapmācītu savienojumu īpašības, izmantojot dažus kadru mācīšanos, ir ievērojams spēks, taču tas joprojām prasa uzlabot sarežģītas ķīmiskas struktūras un specializētus reakcijas mehānismus [3] [5]. Kopumā GPT-4 ir spēcīgs rīks vispārējām ķīmiskām zināšanām, taču tas jāpapildina ar specializētiem instrumentiem vai modeļiem progresīvāku ķīmisko pētījumu uzdevumu veikšanai.
Atsauces:
.
[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-tarticial-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