Mens der ikke findes specifikke detaljer om GPT-4.5s ydeevne inden for keminformatik ikke i søgeresultaterne, kan vi udlede dens potentielle forbedringer baseret på kapaciteterne for dens forgænger, GPT-4 og de generelle fremskridt i AI-modeller. Her er, hvordan GPT-4.5 kan forbedre ydeevnen i keminformatik:
Forbedret dataekstraktion og analyse
1. Forbedret nøjagtighed: GPT-4.5, at være en større og mere avanceret model end GPT-4, vil sandsynligvis have forbedret nøjagtigheden til at udtrække kemiske data. Dette kan skyldes dens øgede kapacitet til at behandle kompleks information og lære af større datasæt, som er afgørende for keminformatikopgaver.
2. Effektivitet i håndtering af komplekse data: GPT-4.5 er måske mere effektive til at håndtere strukturerede og ustrukturerede data, som er almindelige i keminformatik. Denne effektivitet kan føre til hurtigere og mere nøjagtig analyse af kemiske forbindelser og deres egenskaber.
3. nul-shot-læring: Ligesom GPT-4 forventes GPT-4.5 at have stærke nul-shot-læringsfunktioner, så det kan udlede og udtrække detaljerede oplysninger fra kemiske datasæt uden omfattende træning i specifikke opgaver. Denne evne kan markant forbedre datakvaliteten og reducere manuelle ekstraktionsfejl.
Compound Identification and Property Prediction
1. Forbindelsesidentifikation: GPT-4.5 kunne forbedre GPT-4's evne til at identificere forbindelser ved at tilvejebringe mere nøjagtige og detaljerede strukturelle formler, egenskaber og biologiske aktiviteter. Dette ville hjælpe forskere med at tage informerede beslutninger om, hvilke forbindelser de skal forfølge i lægemiddelopdagelse og andre anvendelser.
2. Ejendomsforudsigelse: Modellens forbedrede forudsigelsesfunktioner kan muliggøre mere nøjagtige forudsigelser af kemiske egenskaber, såsom opløselighed, reaktivitet eller farmakologisk aktivitet. Dette ville være uvurderligt i opdagelse af medikamenter, hvor det er vigtigt at forudsige, hvordan forbindelser interagerer med biologiske systemer.
Integration med eksterne værktøjer
1. Interoperabilitet med beregningsværktøjer: GPT-4.5 kan muligvis integrere mere problemfrit med computerkemi-værktøjer og databaser, hvilket muliggør flere strømlinede arbejdsgange i keminformatik. Denne integration kunne lette opgaver som molekylær modellering, reaktionsforudsigelse og optimering af kemiske processer.
2. Forbedret samarbejde med menneskelige forskere: Ved at give mere nøjagtige og relevante kemiske indsigter kunne GPT-4.5 lette bedre samarbejde mellem AI-systemer og menneskelige forskere. Dette samarbejde er vigtigt for validering af AI -forudsigelser og sikre, at de er i overensstemmelse med eksperimentelle resultater.
Fremtidige retninger
Mens GPT-4.5 forventes at tilbyde betydelige forbedringer i keminformatik, er der stadig udfordringer at overvinde, såsom forbedring af kvantitativ beregningsnøjagtighed og finjustering af modellen til specifikke opgaver. Fremtidig forskning vil sandsynligvis fokusere på disse områder for fuldt ud at udnytte potentialet for store sprogmodeller inden for kemisk forskning.
Citater:
[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
)
[3] http://arxiv.org/pdf/2311.07361.pdf
)
[5] https://www.ispor.org/docs/default-ource/euro2024/abstract-146436146436-pdf.pdf?sfvrsn=e5a099e4_0
)
[7] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[8] https://www.researchgate.net/publication/370825007_is_gpt_all_you_need_for_low-data_discovery_in_chemistry