GPT-3.5 の低いパフォーマンスは主に以下の点から起因している可能性があります。
ドメイン適応不足: GPT-3.5 は科学分野全般では優秀でも、「Tag to Molecule」 や「Markush to Molecule」といった特定タスクでは十分なドメイン適応訓練を受けていなかった可能性が考えられます。
マルチモダリティ対応不足: 特定タスクでは画像や表形式から情報抽出しなければならず，GPT-3.5 のマルチモダリティ対応能力（Gemini より劣って）不利だった可能性もあり得ます。
複雑さと深層理解: 化合物識別や論文抽出は非常に技術的・専門的であり，深層理解および推論能力（L3） を必要とします．GPT-4 や Gemini の方向け設計されており，この点で優位だっただろう。
以上から，GPT-3.5 の低成績原因は主にドメイン適応度及びマルチモードラリティー関連機能面等問題点あろう．