論文の概要: Is GPT-3 a Good Data Annotator?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10450v1
• Date: Tue, 20 Dec 2022 17:28:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 15:48:18.835975
• Title: Is GPT-3 a Good Data Annotator?
• Title（参考訳）: GPT-3は良いデータアノテーションか?
• Authors: Bosheng Ding, Chengwei Qin, Linlin Liu, Lidong Bing, Shafiq Joty, Boyang Li
• Abstract要約: GPT-3はOpenAIが開発した大規模自動回帰言語モデルである。 本稿では, NLP タスクのためのデータアノテータとして GPT-3 が利用できるかどうかを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.170303725620258
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) is a large-scale autoregressive language model developed by OpenAI, which has demonstrated impressive few-shot performance on a wide range of natural language processing (NLP) tasks. Hence, an intuitive application is to use it for data annotation. In this paper, we investigate whether GPT-3 can be used as a good data annotator for NLP tasks. Data annotation is the process of labeling data that could be used to train machine learning models. It is a crucial step in the development of NLP systems, as it allows the model to learn the relationship between the input data and the desired output. Given the impressive language capabilities of GPT-3, it is natural to wonder whether it can be used to effectively annotate data for NLP tasks. In this paper, we evaluate the performance of GPT-3 as a data annotator by comparing it with traditional data annotation methods and analyzing its output on a range of tasks. Through this analysis, we aim to provide insight into the potential of GPT-3 as a general-purpose data annotator in NLP.
• Abstract（参考訳）: gpt-3(generative pre-trained transformer 3)はopenaiが開発した大規模自己回帰型言語モデルで、幅広い自然言語処理(nlp)タスクで印象的な数発の性能を示している。 したがって、直感的なアプリケーションは、データアノテーションとして使うことです。 本稿では, NLP タスクのためのデータアノテータとして GPT-3 が利用できるかどうかを検討する。 データアノテーションは、機械学習モデルのトレーニングに使用できるデータのラベル付けプロセスである。 モデルが入力データと所望の出力の関係を学習できるようにするため、NLPシステムの開発において重要なステップである。 GPT-3の印象的な言語機能を考えると、NLPタスクのデータに効果的にアノテートできるかどうか疑問に思うのが自然である。 本稿では,GPT-3を従来のデータアノテーション手法と比較し,その出力を様々なタスクで分析することにより,データアノテータとしての性能を評価する。 そこで本研究では,NLPにおける汎用データアノテータとしてのGPT-3の可能性について考察する。

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