論文の概要: Causal-Discovery Performance of ChatGPT in the context of Neuropathic
Pain Diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13819v1
- Date: Tue, 24 Jan 2023 19:23:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-05 04:28:05.613680
- Title: Causal-Discovery Performance of ChatGPT in the context of Neuropathic
Pain Diagnosis
- Title(参考訳): 神経病理診断におけるChatGPTの因果性発見
- Authors: Ruibo Tu and Chao Ma and Cheng Zhang
- Abstract要約: ChatGPTは自然言語会話において例外的な熟練度を示した。
その限界を推し進め、因果発見の質問に答える能力を探りたい。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.556791454713874
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: ChatGPT has demonstrated exceptional proficiency in natural language
conversation, e.g., it can answer a wide range of questions while no previous
large language models can. Thus, we would like to push its limit and explore
its ability to answer causal discovery questions by using a medical benchmark
(Tu et al. 2019) in causal discovery.
- Abstract(参考訳): chatgptは自然言語会話において非常に熟練しており、例えば、以前の大きな言語モデルができない限り、幅広い質問に答えることができる。
そこで我々は,その限界を推し進め,因果発見に医療ベンチマーク(Tu et al. 2019)を用いて因果発見に答える能力を探りたい。
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