Nors konkrečios informacijos apie GPT-4.5 veikimą cheminformatikoje nėra pateikta paieškos rezultatuose, mes galime padaryti išvadą apie jo galimus patobulinimus, pagrįstus jo pirmtako, GPT-4 galimybėmis, ir bendrųjų pažangų AI modeliuose. Štai kaip GPT-4.5 gali padidinti cheminformatikos veikimą:
Patobulintas duomenų gavyba ir analizė
1. Patobulintas tikslumas: GPT-4.5, būdamas didesnis ir sudėtingesnis nei GPT-4, greičiausiai padidės cheminių duomenų gavimo tikslumu. Tai gali būti dėl padidėjusio gebėjimo apdoroti sudėtingą informaciją ir mokytis iš didesnių duomenų rinkinių, kurie yra labai svarbūs atliekant cheminformatikos užduotis.
2. Efektyvumas tvarkant sudėtingus duomenis: GPT-4.5 gali būti efektyvesnis tvarkant struktūrizuotus ir nestruktūrizuotus duomenis, kurie būdingi cheminformatikai. Šis efektyvumas gali sukelti greitesnę ir tikslesnę cheminių junginių ir jų savybių analizę.
3. Tikimasi, kad mokymasis nuliniame šūvyje: Kaip ir GPT-4, GPT-4.5 turės stiprias „Zero-Shot“ mokymosi galimybes, leis jai daryti išvadą ir išgauti išsamią informaciją iš cheminių duomenų rinkinių, be išsamių mokymų dėl konkrečių užduočių. Šis gebėjimas gali žymiai padidinti duomenų kokybę ir sumažinti rankinės ištraukimo klaidas.
junginio identifikavimas ir nuosavybės numatymas
1. Junginio identifikavimas: GPT-4.5 galėtų pagerinti GPT-4 gebėjimą atpažinti junginius, pateikiant tikslesnes ir išsamias struktūrines formules, savybes ir biologinę veiklą. Tai padėtų tyrėjams priimti pagrįstus sprendimus, kuriuos junginius tęsti atliekant narkotikų atradimą ir kitas programas.
2. Nuosavybės prognozė: Patobulintos modelio prognozavimo galimybės galėtų leisti tiksliau numatyti chemines savybes, tokias kaip tirpumas, reaktyvumas ar farmakologinis aktyvumas. Tai būtų neįkainojama atradus vaistus, kai labai svarbu numatyti, kaip junginiai sąveikauja su biologinėmis sistemomis.
Integracija į išorinius įrankius
1. Sąveika su skaičiavimo įrankiais: GPT-4.5 gali sklandžiau integruoti su skaičiavimo chemijos įrankiais ir duomenų bazėmis, leidžiančiomis modernesnėms darbo eigoms atlikti cheminformatikoje. Ši integracija galėtų palengvinti tokias užduotis kaip molekulinio modeliavimas, reakcijos prognozavimas ir cheminių procesų optimizavimas.
2. Patobulintas bendradarbiavimas su žmonių tyrėjais: pateikdamas tikslesnes ir svarbias chemines įžvalgas, GPT-4.5 galėtų palengvinti AI sistemų ir žmonių tyrėjų bendradarbiavimą. Šis bendradarbiavimas yra būtinas norint patvirtinti AI prognozes ir užtikrinti, kad jie atitiktų eksperimentinius rezultatus.
Ateities nurodymai
Nors tikimasi, kad GPT-4.5 žymiai pagerins cheminformatiką, vis dar yra iššūkių, pavyzdžiui, padidinti kiekybinį skaičiavimo tikslumą ir patobulinti konkrečių užduočių modelį. Būsimi tyrimai greičiausiai sutelks dėmesį į šias sritis, kad būtų galima visiškai panaudoti didelių kalbos modelių potencialą atliekant cheminius tyrimus.
Citatos:
[1] https://chemrxiv.org/engage/api-gateway/chemrxiv/assets/orp/resource/item/647d305dbe16ad5c577b6627/original/prompt-engineering-of-gpt-4-for-for-chemic-research-whan-cannot-be-done.pdf
[2] https://www.lindushealth.com/blog/the-impact-of-gpt-4-in-advancing-drug-discovery-unveling-hidden-knowlede-ntifying-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_onht_tass
[5] https://www.ispor.org/docs/default-ource/euro2024/abstract-146436146436-pdf.pdf?sfvrsn=e5a099e4_0
[6] https://techcrunch.com/2025/02/27/openai-unveils-gpt-4-5-orion-ts-lorgest-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