論文の概要: A Categorical Archive of ChatGPT Failures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03494v8
- Date: Mon, 3 Apr 2023 20:02:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-05 17:59:27.505236
- Title: A Categorical Archive of ChatGPT Failures
- Title（参考訳）: ChatGPT障害の分類的アーカイブ
- Authors: Ali Borji
- Abstract要約: OpenAIが開発したChatGPTは、大量のデータを使って訓練され、人間の会話をシミュレートしている。
それは、広範囲の人間の問い合わせに効果的に答える能力のために、大きな注目を集めている。
しかし、ChatGPTの失敗の包括的分析は欠落しており、これが本研究の焦点となっている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.64219291655723
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language models have been demonstrated to be valuable in different
fields. ChatGPT, developed by OpenAI, has been trained using massive amounts of
data and simulates human conversation by comprehending context and generating
appropriate responses. It has garnered significant attention due to its ability
to effectively answer a broad range of human inquiries, with fluent and
comprehensive answers surpassing prior public chatbots in both security and
usefulness. However, a comprehensive analysis of ChatGPT's failures is lacking,
which is the focus of this study. Eleven categories of failures, including
reasoning, factual errors, math, coding, and bias, are presented and discussed.
The risks, limitations, and societal implications of ChatGPT are also
highlighted. The goal of this study is to assist researchers and developers in
enhancing future language models and chatbots.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは様々な分野で有用であることが示されている。
OpenAIが開発したChatGPTは、大量のデータを使って訓練され、コンテキストを理解し、適切な応答を生成することで人間の会話をシミュレートしている。
幅広い質問に効果的に答える能力が、セキュリティと有用性の両方において、従来の公開チャットボットを上回っているため、大きな注目を集めている。
しかし、ChatGPTの失敗の包括的分析は欠落しており、この研究の焦点となっている。
推論、事実的エラー、数学、コーディング、バイアスを含む11の障害カテゴリが提示され、議論されている。
ChatGPTのリスク、制限、社会的意味も強調されている。
本研究の目的は,将来の言語モデルやチャットボットの強化を支援することにある。
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