Chociaż szczegółowe szczegóły dotyczące wydajności GPT-4.5 w cheminformatyce nie są dostarczane w wynikach wyszukiwania, możemy wywnioskować jej potencjalne ulepszenia w oparciu o możliwości jego poprzednika, GPT-4 i ogólnych postępów w modelach AI. Oto, w jaki sposób GPT-4.5 może zwiększyć wydajność w cheminformatyce:
Ulepszona ekstrakcja i analiza danych
1. Ulepszona dokładność: GPT-4.5, będący większym i bardziej zaawansowanym modelem niż GPT-4, może mieć większą dokładność w wyodrębnianiu danych chemicznych. Może to wynikać z jego zwiększonej zdolności do przetwarzania złożonych informacji i uczenia się z większych zestawów danych, które są kluczowe dla zadań cheminformatycznych.
2. Wydajność przetwarzania złożonych danych: GPT-4.5 może być bardziej wydajny w przetwarzaniu danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych, co jest powszechne w cheminformatyce. Wydajność ta może prowadzić do szybszej i dokładniejszej analizy związków chemicznych i ich właściwości.
3. Uczenie się zero strzału: Oczekuje się, że GPT-4, GPT-4.5 będzie mieć silne możliwości uczenia się zerowego strzału, umożliwiając jej wnioskowanie i wydobywanie szczegółowych informacji z chemicznych zestawów danych bez szerokiego szkolenia na określone zadania. Ta zdolność może znacznie zwiększyć jakość danych i zmniejszyć ręczne błędy ekstrakcji.
Identyfikacja złożona i przewidywanie właściwości
1. Identyfikacja związku: GPT-4.5 może poprawić zdolność GPT-4 do identyfikacji związków poprzez zapewnienie dokładniejszych i szczegółowych formuł strukturalnych, właściwości i aktywności biologicznej. Pomogłoby to badaczom w podejmowaniu świadomych decyzji dotyczących tego, które związki mogą realizować w odkrywaniu narkotyków i innych zastosowaniach.
2. Prognozowanie właściwości: Ulepszone możliwości predykcyjne modelu mogą pozwolić na dokładniejsze przewidywania właściwości chemicznych, takich jak rozpuszczalność, reaktywność lub aktywność farmakologiczna. Byłoby to nieocenione w odkrywaniu leków, gdzie kluczowe jest przewidywanie, w jaki sposób związki oddziałują z układami biologicznymi.
Integracja z narzędziami zewnętrznymi
1. Interoperacyjność z narzędziami obliczeniowymi: GPT-4.5 może bardziej bezproblemowo zintegrować się z narzędziami i bazami chemii obliczeniowej, umożliwiając bardziej usprawnione przepływy pracy w cheminformatyce. Ta integracja może ułatwić zadania takie jak modelowanie molekularne, prognozowanie reakcji i optymalizacja procesów chemicznych.
2. Zwiększona współpraca z ludzkimi badaczami: Zapewniając dokładniejsze i odpowiednie spostrzeżenia chemiczne, GPT-4.5 może ułatwić lepszą współpracę między systemami AI i ludzkimi naukowcami. Ta współpraca jest niezbędna do walidacji prognoz AI i zapewnienia, że są one zgodne z wynikami eksperymentalnymi.
przyszłe wskazówki
Chociaż oczekuje się, że GPT-4.5 zapewni znaczną poprawę cheminformatyki, nadal istnieją wyzwania do przezwyciężenia, takie jak zwiększenie dokładności obliczeń ilościowych i dopracowanie modelu dla określonych zadań. Przyszłe badania prawdopodobnie koncentrują się na tych obszarach, aby w pełni wykorzystać potencjał dużych modeli językowych w badaniach chemicznych.
Cytaty:
[1] https://chemrxiv.org/engage/api-gateway/chemrxiv/assets/orp/resource/item/647d305dbe16ad5c577b6627/original/prompt-engineering--gpt-4-for-chemical-research-what-can-canot-be-done.pdfdf
[2] https://www.lindushealth.com/blog/the-impact-of-gpt-4-in-advancing-drug-discovery-unveiling-hidden-nowdledge-and-identifying-copounds
[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_taks
[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-lastregest-ai-model-yet/
[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