論文の概要: The Next Chapter: A Study of Large Language Models in Storytelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09790v3
• Date: Mon, 24 Jul 2023 10:03:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-26 00:13:16.273424
• Title: The Next Chapter: A Study of Large Language Models in Storytelling
• Title（参考訳）: 次の章:ストーリーテリングにおける大規模言語モデルの研究
• Authors: Zhuohan Xie, Trevor Cohn, Jey Han Lau
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を用いたプロンプトベース学習の適用は,自然言語処理(NLP)タスクにおいて顕著な性能を示した。 本稿では,LLMのストーリー生成能力と最近のモデルを比較するために,自動評価と人的評価の両方を利用した総合的な調査を行う。 その結果、LLMは他のストーリー生成モデルと比較して、非常に高い品質のストーリーを生成することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.338324023617034
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To enhance the quality of generated stories, recent story generation models have been investigating the utilization of higher-level attributes like plots or commonsense knowledge. The application of prompt-based learning with large language models (LLMs), exemplified by GPT-3, has exhibited remarkable performance in diverse natural language processing (NLP) tasks. This paper conducts a comprehensive investigation, utilizing both automatic and human evaluation, to compare the story generation capacity of LLMs with recent models across three datasets with variations in style, register, and length of stories. The results demonstrate that LLMs generate stories of significantly higher quality compared to other story generation models. Moreover, they exhibit a level of performance that competes with human authors, albeit with the preliminary observation that they tend to replicate real stories in situations involving world knowledge, resembling a form of plagiarism.
• Abstract（参考訳）: 生成したストーリーの品質を高めるため、最近のストーリー生成モデルはプロットやコモンセンス知識のような高レベルな属性の利用を調査している。 GPT-3で実証されたLLMを用いたプロンプトベース学習の応用は、多種多様な自然言語処理(NLP)タスクにおいて顕著な性能を示した。 本稿では, 自動評価と人的評価の両面から総合的な調査を行い, LLMのストーリー生成能力と, スタイル, レジスタ, ストーリーの長さの異なる3つのデータセットの最近のモデルを比較した。 その結果、LLMは他のストーリー生成モデルと比較して、非常に高い品質のストーリーを生成することがわかった。 さらに、それらは人間の著作家と競合するレベルのパフォーマンスを示すが、それらは世界知識に関わる状況において現実の物語を再現する傾向があり、一種の盗作に類似している。

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