Medtem ko posebne podrobnosti o uspešnosti GPT-4.5 v keminformatiki niso na voljo v rezultatih iskanja, lahko sklepamo o njegovih potencialnih izboljšavah na podlagi zmogljivosti predhodnika GPT-4 in splošnega napredka v modelih AI. Tukaj je, kako bi lahko GPT-4.5 povečal zmogljivost v keminformatiki:
Izboljšana ekstrakcija in analiza podatkov
1. Izboljšana natančnost: GPT-4.5, ki je večji in naprednejši model kot GPT-4, bo verjetno imel večjo natančnost pri pridobivanju kemičnih podatkov. To je lahko posledica njegove povečane sposobnosti za obdelavo zapletenih informacij in učenja iz večjih naborov podatkov, ki so ključnega pomena za naloge keminformatike.
2. Učinkovitost pri ravnanju s kompleksnimi podatki: GPT-4.5 je lahko učinkovitejši pri ravnanju s strukturiranimi in nestrukturiranimi podatki, kar je pogosta v keminformatiki. Ta učinkovitost bi lahko privedla do hitrejše in natančnejše analize kemičnih spojin in njihovih lastnosti.
3. Učenje z ničelnim strelom: Tako kot GPT-4 naj bi imel tudi GPT-4.5 močne zmogljivosti učenja z ničelnim strelom, kar bo omogočilo, da iz kemičnih naborov sklepa in izvleče podrobne informacije brez obsežnega usposabljanja o posebnih nalogah. Ta sposobnost lahko znatno poveča kakovost podatkov in zmanjša napake ročnega ekstrakcije.
Identifikacija spojine in napovedovanje lastnosti
1. Identifikacija spojin: GPT-4.5 bi se lahko izboljšala po sposobnosti GPT-4, da prepozna spojine z zagotavljanjem natančnejših in podrobnih strukturnih formul, lastnosti in bioloških dejavnosti. To bi pomagalo raziskovalcem pri sprejemanju informiranih odločitev o tem, katere spojine bodo nadaljevale pri odkrivanju drog in drugih aplikacijah.
2. Napoved lastnosti: izboljšane napovedne zmogljivosti modela bi lahko omogočile natančnejše napovedi kemijskih lastnosti, kot so topnost, reaktivnost ali farmakološka aktivnost. To bi bilo neprecenljivo pri odkrivanju drog, kjer je napovedovanje, kako spojine medsebojno delujejo z biološkimi sistemi, ključnega pomena.
Integracija z zunanjimi orodji
1. Interoperabilnost z računskimi orodji: GPT-4.5 bi se lahko bolj brezhibno integrirala z računalniškimi orodji za kemijo in bazami podatkov, kar omogoča bolj racionalizirane delovne tokove v keminformatiki. Ta integracija bi lahko olajšala naloge, kot so molekularno modeliranje, napoved reakcije in optimizacija kemičnih procesov.
2. Izboljšano sodelovanje s človeškimi raziskovalci: GPT-4.5 bi z zagotavljanjem natančnejših in ustreznih kemičnih vpogledov lahko olajšal boljše sodelovanje med sistemi AI in človeškimi raziskovalci. To sodelovanje je bistvenega pomena za potrjevanje napovedi AI in zagotavljanje, da se uskladijo z eksperimentalnimi rezultati.
Prihodnje navodila
Medtem ko naj bi GPT-4.5 ponudil znatne izboljšave v keminformatiki, je treba še vedno premagati izzive, kot sta izboljšanje kvantitativne natančnosti izračuna in natančno prilagoditev modela za posebne naloge. Prihodnje raziskave se bodo verjetno osredotočile na ta področja, da bi v celoti izkoristili potencial velikih jezikovnih modelov v kemijskih raziskavah.
Navedbe:
[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://www.lindushealt.com/blog/the-impact-of-gpt-4-in-advancing-drug-discovery-Unveling-Hidden-znanje-and-aindiffimific-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_comprehension_benchmark_on_eight_tasks
[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-largest-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