GPT-4.5'in keminformatikteki performansı hakkında spesifik detaylar arama sonuçlarında sağlanmasa da, potansiyel iyileştirmelerini selefi GPT-4 ve AI modellerindeki genel gelişmelere dayanarak çıkarabiliriz. GPT-4.5'in keminformatikte performansı nasıl artırabileceği aşağıda açıklanmıştır:
Geliştirilmiş Veri Çıkarma ve Analizi
1. Geliştirilmiş doğruluk: GPT-4'ten daha büyük ve daha gelişmiş bir model olan GPT-4.5, kimyasal verilerin çıkarılmasında daha fazla doğruluğa sahip olacaktır. Bunun nedeni, karmaşık bilgileri işleme ve keminformatik görevleri için çok önemli olan daha büyük veri kümelerinden öğrenme kapasitesinden kaynaklanabilir.
2. Karmaşık verilerin işlenmesinde verimlilik: GPT-4.5, keminformatikte yaygın olan yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin işlenmesinde daha etkili olabilir. Bu verimlilik, kimyasal bileşiklerin ve özelliklerinin daha hızlı ve daha doğru analizine yol açabilir.
3. Sıfır vurma öğrenimi: GPT-4 gibi, GPT-4.5'in güçlü sıfır gösterme öğrenme yeteneklerine sahip olması ve belirli görevler hakkında kapsamlı eğitim almadan kimyasal veri kümelerinden ayrıntılı bilgileri çıkarmasına ve çıkarmasına izin vermesi beklenmektedir. Bu yetenek veri kalitesini önemli ölçüde artırabilir ve manuel çıkarma hatalarını azaltabilir.
Bileşik tanımlama ve mülk tahmini
1. Bileşik tanımlama: GPT-4.5, GPT-4'ün daha doğru ve ayrıntılı yapısal formüller, özellikler ve biyolojik aktiviteler sağlayarak bileşikleri tanımlama yeteneği üzerine gelişebilir. Bu, araştırmacıların ilaç keşfinde hangi bileşiklerin izleneceği ve diğer uygulamalarda bilinçli kararlar almalarına yardımcı olacaktır.
2. Mülk tahmini: Modelin gelişmiş öngörücü yetenekleri, çözünürlük, reaktivite veya farmakolojik aktivite gibi kimyasal özelliklerin daha doğru tahminlerine izin verebilir. Bu, bileşiklerin biyolojik sistemlerle nasıl etkileşime girdiğini tahmin eden ilaç keşfinde çok değerli olacaktır.
harici araçlarla entegrasyon
1. Hesaplamalı araçlarla birlikte çalışabilirlik: GPT-4.5, hesaplama kimya araçları ve veritabanlarıyla daha sorunsuz bir şekilde entegre olabilir ve bu da keminformatikte daha akıcı iş akışlarına izin verebilir. Bu entegrasyon, moleküler modelleme, reaksiyon tahmini ve kimyasal süreçlerin optimizasyonu gibi görevleri kolaylaştırabilir.
2. İnsan araştırmacılarıyla gelişmiş işbirliği: GPT-4.5, daha doğru ve ilgili kimyasal içgörüler sağlayarak AI sistemleri ve insan araştırmacıları arasında daha iyi işbirliğini kolaylaştırabilir. Bu işbirliği, AI tahminlerini doğrulamak ve deneysel sonuçlarla uyumlu olmalarını sağlamak için gereklidir.
Gelecek Talimatlar
GPT-4.5'in keminformatikte önemli gelişmeler sunması beklenirken, nicel hesaplama doğruluğunu arttırmak ve modeli belirli görevler için ince ayarlamak gibi aşılacak zorluklar vardır. Gelecekteki araştırmalar, kimyasal araştırmalarda büyük dil modellerinin potansiyelinden tam olarak yararlanmak için bu alanlara odaklanacaktır.
Alıntılar:
[1] https://chemrxiv.org/engage/api-gateway/chemrxiv/assets/orp/resource/item/647d305dbe16ad5c577b6627/original/prompt-nownering-of-cnot-be-don.pemchical-pemical--hemical
[2] https://www.lindushealth.com/blog/the-mpact-of-gpt-4-in-manvancing-drug-discovery-unveiling-hidden-nowledge ve tanımlayıcı-konserler
[3] http://arxiv.org/pdf/2311.07361.pdf
[4] https://www.researchgate.net/publication/3711634331
[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-sargest-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