論文の概要: Is ChatGPT a General-Purpose Natural Language Processing Task Solver?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06476v2
• Date: Wed, 15 Feb 2023 17:46:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 14:21:49.813639
• Title: Is ChatGPT a General-Purpose Natural Language Processing Task Solver?
• Title（参考訳）: ChatGPTは汎用自然言語処理タスクか?
• Authors: Chengwei Qin, Aston Zhang, Zhuosheng Zhang, Jiaao Chen, Michihiro Yasunaga, Diyi Yang
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.04014979270966
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Spurred by advancements in scale, large language models (LLMs) have demonstrated the ability to perform a variety of natural language processing (NLP) tasks zero-shot -- i.e., without adaptation on downstream data. Recently, the debut of ChatGPT has drawn a great deal of attention from the natural language processing (NLP) community due to the fact that it can generate high-quality responses to human input and self-correct previous mistakes based on subsequent conversations. However, it is not yet known whether ChatGPT can serve as a generalist model that can perform many NLP tasks zero-shot. In this work, we empirically analyze the zero-shot learning ability of ChatGPT by evaluating it on 20 popular NLP datasets covering 7 representative task categories. With extensive empirical studies, we demonstrate both the effectiveness and limitations of the current version of ChatGPT. We find that ChatGPT performs well on many tasks favoring reasoning capabilities (e.g., arithmetic reasoning) while it still faces challenges when solving specific tasks such as sequence tagging. We additionally provide in-depth analysis through qualitative case studies.
• Abstract（参考訳）: 大規模化の進展により、大規模言語モデル(LLM)は、下流データに適応することなく、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た。 近年のChatGPTの登場は、人間の入力に対する高品質な応答と、その後の会話に基づく自己修正の誤りを生成できるという事実から、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。 しかし、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。 本研究では,ChatGPTのゼロショット学習能力を7つの代表的なタスクカテゴリをカバーする20のNLPデータセット上で評価することにより,実証的に解析する。 広範な実証研究により,現在のChatGPTの有効性と限界を実証した。 ChatGPTは推論能力(例えば算術的推論)を好む多くのタスクでよく機能するが、シーケンシャルタグ付けのような特定のタスクを解く際にはまだ課題に直面している。 また,定性ケーススタディを通じて詳細な分析を行う。

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