GPT-4 在化学领域展现突出的才能！

GPT-4 是 Generative Pre-trained Transformer 4 的缩写，属于被称为大型语言模型的人工智能系统。这些模型可以收集和分析大量信息，为用户提出的挑战寻找解决方案。GPT-4 的一个进步是，除了文本外，它还能使用图像形式的信息。

虽然 GPT-4 的开发者没有透露用于训练的具体数据集，但它显然已经学习了大量详细的化学知识。为了分析其能力，研究人员为该系统设置了一系列化学任务，重点是有机化学--碳基化合物的化学。这些任务包括基本化学理论、分子数据处理、化学特性预测、化学过程结果以及提出新的化学程序。

GPT-4 化学研究能力概述

调查的结果各不相同，既揭示了优势，也暴露出明显的局限性。GPT-4 显示了对有机化学一般课本知识的良好理解。但是，在完成涉及专业内容或制造特定有机化合物的独特方法的任务时，GPT-4 的表现就比较薄弱了。在解释化学结构并将其转换为标准符号方面，它只表现出了部分效率。一个有趣的特点是，它能够准确预测未经专门训练的化合物的性质。总的来说，它的性能超过了一些现有的计算算法，但在与其他算法的竞争中却处于下风。

通过 GPT 或贝叶斯优化探索黑盒函数的最佳条件

这些结果表明，GPT-4 可以处理化学研究中的各种任务，包括从教科书级别的知识到解决未经训练的问题以及优化多个变量。"不可避免的是，它的性能在很大程度上取决于训练数据的质量和数量，其推理能力还有很大的提升空间"。

研究人员强调，他们的工作只是初步调查，未来的研究应该扩大试验范围，深入挖掘 GPT-4 在更多样化研究场景中的性能。

他们还希望开发自己的化学专用大型语言模型，并探索与现有技术的整合。 与此同时，研究人员当然应该考虑将 GPT-4 应用于化学挑战，可能的话使用包含现有专门技术的混合方法。

参考文献

Kan Hatakeyama-Sato et al, Prompt engineering of GPT-4 for chemical research: what can/cannot be done?, Science and Technology of Advanced Materials: Methods (2023). DOI: 10.1080/27660400.2023.2260300

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