隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，像ChatGPT這樣的自然語(yǔ)言處理（NLP）模型越來(lái)越受歡迎。雖然這兩個(gè)模型都被設(shè)計(jì)用于生成文本和進(jìn)行類似于人類的自然對(duì)話，但它們?cè)谥匾姆矫娲嬖诓町?。在本文中，我們將分?/span>ChatGPT-3和ChatGPT-4之間的差異，并解釋它們的區(qū)別所在。

01什么是ChatGPT

ChatGPT是一種基于人工智能技術(shù)的語(yǔ)言生成模型，由OpenAI團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)。它使用了大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以對(duì)自然語(yǔ)言進(jìn)行自動(dòng)回復(fù)和生成。ChatGPT在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，例如對(duì)話機(jī)器人、智能客服等。OpenAI對(duì)ChatGPT-4進(jìn)行了六個(gè)月的迭代對(duì)齊，使用了對(duì)抗性測(cè)試計(jì)劃和ChatGPT的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，結(jié)果得到了迄今為止最好的結(jié)果。在可靠性、可操縱性和不超出預(yù)期的范圍方面，它的表現(xiàn)已經(jīng)接近于完美。ChatGPT-4能夠處理更復(fù)雜的任務(wù)，能夠接受更微妙的指令，表現(xiàn)比GPT-3.5更可靠、更有創(chuàng)意（比如：ChatGPT-4具有讀圖能力和還懂梗）。OpenAI將ChatGPT-4的文本輸入能力通過(guò)ChatGPT和API（等待列表）發(fā)布。為了使圖像輸入能力更廣泛地可用，他們正在與一個(gè)合作伙伴密切合作。他們還開(kāi)源了OpenAI Evals，這是一個(gè)用于自動(dòng)評(píng)估AI模型性能的框架，任何人都可以使用它報(bào)告模型的不足之處，以幫助指導(dǎo)進(jìn)一步的改進(jìn)。

02ChatGPT-4有哪些升級(jí)

ChatGPT-4是一個(gè)大型多模式模型，能夠接受圖像和文本輸入，并輸出文本結(jié)果。雖然在許多現(xiàn)實(shí)世界的場(chǎng)景中，它的表現(xiàn)比人類差，但在各種專業(yè)和學(xué)術(shù)基準(zhǔn)測(cè)試中，它展現(xiàn)了與人類水平相當(dāng)?shù)男阅?。例如，它通過(guò)了一個(gè)模擬的律師考試，分?jǐn)?shù)在測(cè)試者中排名前10％左右，而GPT-3.5的分?jǐn)?shù)則在最低10％左右。

03GhatGPT在藥物設(shè)計(jì)領(lǐng)域是否有應(yīng)用

GPT模型現(xiàn)在在藥物設(shè)計(jì)領(lǐng)域已經(jīng)開(kāi)始得到廣泛應(yīng)用。

1. 預(yù)測(cè)藥物相互作用：GPT模型可以被用來(lái)預(yù)測(cè)化合物與蛋白質(zhì)之間的相互作用，這對(duì)于藥物設(shè)計(jì)非常重要。例如，可以使用GPT模型來(lái)預(yù)測(cè)化合物與藥物靶點(diǎn)之間的親和力，以及化合物對(duì)靶點(diǎn)的選擇性。

2. 藥物劑量?jī)?yōu)化：GPT模型可以被用來(lái)優(yōu)化藥物劑量，以確保在治療疾病的同時(shí)最大程度減少副作用。通過(guò)結(jié)合遺傳信息和藥物代謝動(dòng)力學(xué)數(shù)據(jù)，GPT模型可以預(yù)測(cè)個(gè)體對(duì)藥物的反應(yīng)，并指導(dǎo)個(gè)體化的藥物治療。

3. 藥物發(fā)現(xiàn)：GPT模型可以被用來(lái)預(yù)測(cè)潛在的新藥物分子。通過(guò)學(xué)習(xí)大量已知的藥物分子結(jié)構(gòu)和性質(zhì)，GPT模型可以預(yù)測(cè)新分子的性質(zhì)和適用性。GPT模型可以用來(lái)預(yù)測(cè)潛在的新藥物分子，這一功能通常是基于化合物結(jié)構(gòu)信息和相關(guān)性質(zhì)進(jìn)行預(yù)測(cè)的。

在訓(xùn)練GPT模型時(shí)，需要大量的藥物分子數(shù)據(jù)作為輸入。這些數(shù)據(jù)可以來(lái)自于公開(kāi)的藥物數(shù)據(jù)庫(kù)、已發(fā)表的藥物研究論文，或是由藥物研發(fā)公司所收集的內(nèi)部數(shù)據(jù)等。通過(guò)這些數(shù)據(jù)，GPT模型可以學(xué)習(xí)到藥物分子的結(jié)構(gòu)和性質(zhì)之間的關(guān)聯(lián)，從而實(shí)現(xiàn)以上的諸多功能。OPEN.AI官網(wǎng)給出的GPT-4 Technical Report中的一個(gè)示例，我們可以使用ChatGPT做以下工作：分子搜索：通過(guò)搜索分子名稱獲取一個(gè)分子的SMILES字符串。只能查詢具體名稱。化合物采購(gòu)：為化合物下訂單。只需提供SMILES字符串即可使用此工具。專利搜索：檢查化合物是否具有新穎性或?qū)＠?。只需提供SMILES字符串即可使用此工具。修改化合物：根據(jù)SMILES提出對(duì)化合物的小修改建議。文獻(xiàn)回答：適用于回答需要特定信息的問(wèn)題。

04ChatGPT-3和ChatGPT-4在藥物設(shè)計(jì)領(lǐng)域的表現(xiàn)有哪些區(qū)別

以分子骨架的修改為例

下面的小節(jié)中我問(wèn)了ChatGPT-3和ChatGPT-4關(guān)于分子骨架相關(guān)的問(wèn)題，讓我們看一下它們的作答。首先是ChatGPT-3的答案：

下面是ChatGPT-4給出的答案：

大家可以自行對(duì)比3代和4代的回答，從編者的視角來(lái)看，4代給出的答案是更有邏輯性的，而且更關(guān)鍵的是，4代給出的化學(xué)式并不一定是目前已報(bào)道過(guò)的化學(xué)式。

05NLP模型的未來(lái)方向

隨著自然語(yǔ)言處理技術(shù)的不斷發(fā)展，未來(lái)的NLP模型將具有更高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和更廣泛的語(yǔ)言生成能力。未來(lái)的模型可能會(huì)使用更大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，從而更好地模擬人類語(yǔ)言理解和生成的過(guò)程。在未來(lái)，NLP模型將在更多的應(yīng)用場(chǎng)景中發(fā)揮重要作用，例如機(jī)器翻譯、語(yǔ)音識(shí)別、智能客服等。

參考資料：https://openai.com/research/gpt-4

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