GPT-4 sở hữu kiến thức sâu rộng về hóa học, bao gồm một loạt các chủ đề bao gồm liên kết hóa học, lý thuyết về phản ứng hóa học, hóa học hữu cơ và hóa học vật lý [1] [3]. Dưới đây là so sánh chi tiết về kiến thức của nó trong liên kết hóa học và phản ứng hóa học:
Liên kết hóa học
GPT-4 có một sự hiểu biết vững chắc về các nguyên tắc liên kết hóa học, là nền tảng trong hóa học. Nó có thể giải thích các khái niệm như liên kết cộng hóa trị, ion và kim loại, cũng như các lý thuyết liên kết phức tạp hơn như lý thuyết quỹ đạo phân tử. Kiến thức này có khả năng xuất phát từ đào tạo về sách giáo khoa hóa học nói chung và tài nguyên trực tuyến [1] [3]. Tuy nhiên, khả năng đi sâu vào các khía cạnh tiên tiến hoặc chuyên biệt của liên kết hóa học, chẳng hạn như giải thích cơ học lượng tử hoặc sơ đồ quỹ đạo phân tử chi tiết, có thể bị hạn chế do các ràng buộc của dữ liệu đào tạo và thiếu tiếp cận với nghiên cứu học thuật gần đây [3].
Phản ứng hóa học
Trong lĩnh vực của các phản ứng hóa học, GPT-4 thể hiện sự nắm bắt tốt các cơ chế và nguyên tắc phản ứng chung, đặc biệt là ở cấp sách giáo khoa. Nó có thể giải thích các phản ứng hữu cơ phổ biến, chẳng hạn như các phản ứng thay thế, loại bỏ và bổ sung và cung cấp các tuyến tổng hợp cơ bản cho các hợp chất nổi tiếng như acetaminophen [1] [3]. Tuy nhiên, khi nói đến các phản ứng chuyên môn hoặc phức tạp, hoặc các phản ứng yêu cầu các quy trình thử nghiệm chi tiết, hiệu suất của GPT-4 ít mạnh mẽ hơn. Nó có thể đấu tranh với việc dự đoán kết quả của các phản ứng mới lạ hoặc chưa được đào tạo, và nó thiếu khả năng cung cấp các điều kiện thử nghiệm chính xác hoặc những hiểu biết cơ học chi tiết thường được tìm thấy trong các tài liệu nghiên cứu học thuật [1] [3] [5].
so sánh và giới hạn
Trong khi GPT-4 vượt trội trong việc cung cấp kiến thức chung về cả liên kết hóa học và phản ứng, những hạn chế của nó trở nên rõ ràng khi xử lý các chủ đề chuyên ngành hoặc nâng cao. Đối với liên kết hóa học, nó có thể xử lý các nguyên tắc cơ bản nhưng có thể không đi sâu vào các lý thuyết nâng cao. Đối với các phản ứng hóa học, nó có thể giải thích các cơ chế phổ biến nhưng đấu tranh với các phản ứng phức tạp hoặc mới lạ. Hạn chế chính là sự phụ thuộc của nó vào kiến thức có sẵn, chủ yếu có nguồn gốc từ sách giáo khoa và tài nguyên có sẵn công khai, thay vì nghiên cứu học thuật gần đây [1] [3] [5].
Khả năng dự đoán tính chất của các hợp chất chưa được đào tạo thông qua việc học ít shot là một sức mạnh đáng chú ý, nhưng nó vẫn đòi hỏi phải cải thiện trong việc xử lý các cấu trúc hóa học phức tạp và cơ chế phản ứng chuyên dụng [3] [5]. Nhìn chung, GPT-4 là một công cụ mạnh mẽ cho kiến thức hóa học chung nhưng nên được bổ sung với các công cụ hoặc mô hình chuyên dụng cho các nhiệm vụ nghiên cứu hóa học tiên tiến hơn.
Trích dẫn:
[1] https://chemrxiv.org/engage/api-gateway/chemrxiv/assets/orp/resource/item/647d305dbe16ad5c577b6627/original/prompt-engineering-of-gpt-4-for-chemical-research-what-can-cannot-be-done.pdf
[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://pub.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