Selv om spesifikke detaljer om GPT-4.5s ytelse innen kjeminformatikk ikke er gitt i søkeresultatene, kan vi utlede dens potensielle forbedringer basert på mulighetene til forgjengeren, GPT-4 og de generelle fremskrittene i AI-modeller. Slik kan GPT-4.5 forbedre ytelsen i kjeminformatikk:
Forbedret datautvinning og analyse
1. Forbedret nøyaktighet: GPT-4.5, som er en større og mer avansert modell enn GPT-4, vil sannsynligvis ha økt nøyaktigheten i å trekke ut kjemiske data. Dette kan skyldes den økte kapasiteten til å behandle kompleks informasjon og lære av større datasett, som er avgjørende for kjeminformatikkoppgaver.
2. Effektivitet i håndtering av komplekse data: GPT-4.5 kan være mer effektiv til å håndtere strukturerte og ustrukturerte data, som er vanlig i kjeminformatikk. Denne effektiviteten kan føre til raskere og mer nøyaktig analyse av kjemiske forbindelser og deres egenskaper.
3. Null-shot Learning: I likhet med GPT-4 forventes GPT-4.5 å ha sterke null-skudd læringsevner, slik at den kan utlede og trekke ut detaljert informasjon fra kjemiske datasett uten omfattende trening på spesifikke oppgaver. Denne evnen kan forbedre datakvaliteten betydelig og redusere manuelle utvinningsfeil.
sammensatt identifikasjon og egenskapsprediksjon
1. Forbindelsesidentifikasjon: GPT-4.5 kan forbedre GPT-4s evne til å identifisere forbindelser ved å gi mer nøyaktige og detaljerte strukturelle formler, egenskaper og biologiske aktiviteter. Dette vil hjelpe forskere med å ta informerte beslutninger om hvilke forbindelser de skal forfølge i narkotikaoppdagelse og andre applikasjoner.
2. Eiendomsprediksjon: Modellens forbedrede prediktive evner kan gi rom for mer nøyaktige prediksjoner av kjemiske egenskaper, for eksempel løselighet, reaktivitet eller farmakologisk aktivitet. Dette vil være uvurderlig i medikamentoppdagelse, der det å forutsi hvordan forbindelser interagerer med biologiske systemer er avgjørende.
integrasjon med eksterne verktøy
1. Interoperabilitet med beregningsverktøy: GPT-4.5 kan integrere mer sømløst med beregningskjemiverktøy og databaser, noe som gir mer strømlinjeformede arbeidsflyter i kjeminformatikk. Denne integrasjonen kan lette oppgaver som molekylær modellering, reaksjonsprediksjon og optimalisering av kjemiske prosesser.
2. Forbedret samarbeid med menneskelige forskere: Ved å gi mer nøyaktig og relevant kjemisk innsikt, kan GPT-4.5 lette bedre samarbeid mellom AI-systemer og menneskelige forskere. Dette samarbeidet er viktig for å validere AI -spådommer og sikre at de stemmer overens med eksperimentelle resultater.
Fremtidige retninger
Mens GPT-4.5 forventes å tilby betydelige forbedringer i kjeminformatikk, er det fortsatt utfordringer å overvinne, for eksempel å forbedre kvantitativ beregningsnøyaktighet og finjustering av modellen for spesifikke oppgaver. Fremtidig forskning vil sannsynligvis fokusere på disse områdene for å utnytte potensialet til store språkmodeller innen kjemisk forskning.
Sitasjoner:
[1] https://chemrxiv.org/engage/api-gateway/chemrxiv/assets/orp/resource/item/647d305dbe16ad5c577b6627/iginal/prompt-gal-ekann-de-be-e-por-phings-hing-hing-hing-hing-hing-hing-gpt-de-promical/prompt-enginead5c5777776627/itemical/prompt-enginead5c5c5777b6627/itemo.
[2] https://www.lindushealth.com/blog/the-impact-of-gpt-4-in-advancing-medrug-discovery-unveiling-skjul-kunnskap-og-identifiserende-compounds
[3] http://arxiv.org/pdf/2311.07361.pdf
[4] https://www.researchgate.net/publication/371163433_what_indeed_can_gpt_models_do_in_chemistry_a_comprehensive_benchmark_on_eight_tasker
[5] https://www.ispor.org/docs/default-source/euro2024/abstract-146436146436-pdf.pdf?sfvrsn=e5a099e4_0
[6] https://techcrunch.com/2025/02/27/openai-unveils-gpt-4-5-orion-its-gest-ai-model-jet/
[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