Fugu-MT 論文翻訳(概要): Linguistic ambiguity analysis in ChatGPT

論文の概要: Linguistic ambiguity analysis in ChatGPT

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06426v1
Date: Mon, 13 Feb 2023 15:03:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-14 15:11:45.876327
Title: Linguistic ambiguity analysis in ChatGPT
Title（参考訳）: ChatGPTにおける言語的曖昧性解析
Authors: Miguel Ortega-Mart\'in, \'Oscar Garc\'ia-Sierra, Alfonso Ardoiz, Jorge \'Alvarez, Juan Carlos Armenteros and Adri\'an Alonso
Abstract要約: 言語的曖昧さは、自然言語処理(NLP)システムにおいて、常に主要な課題の1つとなっている。本稿では,現代NLPにおける言語的あいまいさ,その多様性とその関連性について紹介し,広範な経験的分析を行う。チャットGPTの強みと弱みが明らかになり、このモデルを最大限に活用するための戦略も明らかにされる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Linguistic ambiguity is and has always been one of the main challenges in Natural Language Processing (NLP) systems. Modern Transformer architectures like BERT, T5 or more recently InstructGPT have achieved some impressive improvements in many NLP fields, but there is still plenty of work to do. Motivated by the uproar caused by ChatGPT, in this paper we provide an introduction to linguistic ambiguity, its varieties and their relevance in modern NLP, and perform an extensive empiric analysis. ChatGPT strengths and weaknesses are revealed, as well as strategies to get the most of this model.
Abstract（参考訳）: 言語的曖昧さは、自然言語処理(NLP)システムにおいて常に主要な課題の1つである。 BERTやT5、最近ではInstructGPTといったモダンなトランスフォーマーアーキテクチャは、多くのNLPフィールドでいくつかの目覚ましい改善を達成していますが、まだやるべきことはたくさんあります。本稿では,ChatGPTによるアップロアに触発され,現代NLPにおける言語的あいまいさ,その多様性,その関連性について紹介し,広範な経験的分析を行う。 chatgptの強みと弱み、そしてこのモデルを最大限に活用するための戦略が明らかにされている。

関連論文リスト

A Taxonomy of Ambiguity Types for NLP [53.10379645698917]
NLP分析を容易にするために,英語で見られるあいまいさの分類法を提案する。私たちの分類学は、言語あいまいさデータにおいて意味のある分割を実現するのに役立ち、データセットとモデルパフォーマンスのよりきめ細かい評価を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-21T01:47:22Z)
Counting the Bugs in ChatGPT's Wugs: A Multilingual Investigation into the Morphological Capabilities of a Large Language Model [23.60677380868016]
大規模言語モデル (LLM) は近年,人間の言語スキルと比較する上で,目覚ましい言語能力に達している。そこで本研究では,4言語でChatGPTの形態的能力の厳密な分析を行う。 ChatGPTは、特に英語の目的構築システムでは大幅に性能が低下している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-23T17:21:03Z)
Pushing the Limits of ChatGPT on NLP Tasks [79.17291002710517]
ChatGPTの成功にもかかわらず、ほとんどのNLPタスクのパフォーマンスは教師付きベースラインよりかなり低い。そこで本研究では,原因を調べた結果,以下の要因が原因であることが判明した。 NLPタスクにおけるChatGPTの限界を押し上げるために,これらの問題に対処する汎用モジュールの集合を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-16T09:40:05Z)
GPTAraEval: A Comprehensive Evaluation of ChatGPT on Arabic NLP [21.6253870440136]
本研究は,44の言語理解・生成タスクを含むChatGPTの大規模自動・人為的評価を行う。以上の結果から,ChatGPTは英語における顕著な性能にもかかわらず,アラビア語を微調整した小型モデルでは一貫して上回っていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-24T10:12:39Z)
ChatGPT Beyond English: Towards a Comprehensive Evaluation of Large Language Models in Multilingual Learning [70.57126720079971]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)において最も重要なブレークスルーとして登場した。本稿では,高,中,低,低リソースの37言語を対象として,ChatGPTを7つのタスクで評価する。従来のモデルと比較すると,様々なNLPタスクや言語に対するChatGPTの性能は低下していた。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-12T05:08:52Z)
Comparative Analysis of CHATGPT and the evolution of language models [0.0]
本稿では,機械翻訳,機械要約,質問応答,言語生成など,NLPにおける一般的な考え方を紹介する。大規模言語モデルの安全な大規模導入例として,ChatGPTの議論と結果を検証するための戦略をまとめて提示する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-28T03:11:28Z)
Unlocking the Potential of ChatGPT: A Comprehensive Exploration of its Applications, Advantages, Limitations, and Future Directions in Natural Language Processing [4.13365552362244]
ChatGPTはチャットボット、コンテンツ生成、言語翻訳、パーソナライズされたレコメンデーション、医療診断や治療など、多くの分野でうまく適用されてきた。これらの応用におけるその成功は、人間のような応答を生成し、自然言語を理解し、異なる文脈に適応する能力に起因している。この記事では、ChatGPTとその応用、利点、限界について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-27T21:27:58Z)
Consistency Analysis of ChatGPT [65.268245109828]
本稿では,ChatGPTとGPT-4の論理的一貫した行動に対する信頼性について検討する。その結果,両モデルとも言語理解能力と推論能力が向上しているように見えるが,論理的に一貫した予測が得られないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-11T01:19:01Z)
Is ChatGPT a General-Purpose Natural Language Processing Task Solver? [113.22611481694825]
大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな自然言語処理(NLP)タスクをゼロショットで実行できることを実証している。近年、ChatGPTのデビューは自然言語処理(NLP)コミュニティから大きな注目を集めている。 ChatGPTが多くのNLPタスクをゼロショットで実行できるジェネラリストモデルとして機能するかどうかはまだ分かっていない。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-08T09:44:51Z)
Language Models are Few-Shot Learners [61.36677350504291]
言語モデルのスケールアップにより、タスクに依存しない、少数ショットのパフォーマンスが大幅に向上することを示す。我々は、1750億のパラメータを持つ自動回帰言語モデルであるGPT-3を訓練し、その性能を数ショットでテストする。 GPT-3は、翻訳、質問応答、クローズタスクを含む多くのNLPデータセットで高いパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-28T17:29:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。