論文の概要: A Multitask, Multilingual, Multimodal Evaluation of ChatGPT on Reasoning, Hallucination, and Interactivity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04023v4
• Date: Tue, 28 Nov 2023 09:01:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 17:07:15.950810
• Title: A Multitask, Multilingual, Multimodal Evaluation of ChatGPT on Reasoning, Hallucination, and Interactivity
• Title（参考訳）: 推論・幻覚・対話性におけるchatgptのマルチタスク・マルチリンガル・マルチモーダル評価
• Authors: Yejin Bang, Samuel Cahyawijaya, Nayeon Lee, Wenliang Dai, Dan Su, Bryan Wilie, Holy Lovenia, Ziwei Ji, Tiezheng Yu, Willy Chung, Quyet V. Do, Yan Xu, Pascale Fung
• Abstract要約: 8種類の共通NLPアプリケーションタスクをカバーする23のデータセットを用いてChatGPTの広範な技術的評価を行う。 これらのデータセットと、新たに設計されたマルチモーダルデータセットに基づいて、ChatGPTのマルチタスク、マルチリンガル、マルチモーダルの側面を評価する。 ChatGPTの精度は平均63.41%で、論理的推論、非テキスト的推論、コモンセンス推論の10の異なる推論カテゴリで正確である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.12003701981092
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper proposes a framework for quantitatively evaluating interactive LLMs such as ChatGPT using publicly available data sets. We carry out an extensive technical evaluation of ChatGPT using 23 data sets covering 8 different common NLP application tasks. We evaluate the multitask, multilingual and multi-modal aspects of ChatGPT based on these data sets and a newly designed multimodal dataset. We find that ChatGPT outperforms LLMs with zero-shot learning on most tasks and even outperforms fine-tuned models on some tasks. We find that it is better at understanding non-Latin script languages than generating them. It is able to generate multimodal content from textual prompts, via an intermediate code generation step. Moreover, we find that ChatGPT is 63.41% accurate on average in 10 different reasoning categories under logical reasoning, non-textual reasoning, and commonsense reasoning, hence making it an unreliable reasoner. It is, for example, better at deductive than inductive reasoning. ChatGPT suffers from hallucination problems like other LLMs and it generates more extrinsic hallucinations from its parametric memory as it does not have access to an external knowledge base. Finally, the interactive feature of ChatGPT enables human collaboration with the underlying LLM to improve its performance, i.e, 8% ROUGE-1 on summarization and 2% ChrF++ on machine translation, in a multi-turn "prompt engineering" fashion. We also release codebase for evaluation set extraction.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ChatGPT などの対話型 LLM を公開データセットを用いて定量的に評価するためのフレームワークを提案する。 8種類の共通NLPアプリケーションタスクをカバーする23のデータセットを用いてChatGPTの広範な技術的評価を行う。 これらのデータセットと、新たに設計されたマルチモーダルデータセットに基づいて、ChatGPTのマルチタスク、マルチ言語、マルチモーダルの側面を評価する。 また、ChatGPTは、ほとんどのタスクでゼロショット学習でLLMよりも優れており、一部のタスクでは微調整モデルよりも優れています。 生成するよりも、非ラテン語のスクリプト言語を理解する方が優れていることが分かりました。 中間のコード生成ステップを通じて、テキストプロンプトからマルチモーダルコンテンツを生成することができる。 さらに、ChatGPTは論理的推論、非テクスト的推論、コモンセンス推論の10種類の推論カテゴリで平均63.41%正確であることから、信頼できない推論となる。 例えば、帰納的推論よりも推論的に優れている。 ChatGPTは、他のLLMのような幻覚障害に悩まされており、外部知識ベースにアクセスできないため、そのパラメトリックメモリから外因性幻覚を生成する。 最後に、ChatGPTの対話的機能により、基礎となるLLMとの人間によるコラボレーションにより、要約における8%のROUGE-1、機械翻訳における2%のChrF++をマルチターンの"プロンプトエンジニアリング"方式で改善することができる。 評価セット抽出のためのコードベースもリリースしています。

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