論文の概要: Can ChatGPT Understand Too? A Comparative Study on ChatGPT and
Fine-tuned BERT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10198v1
- Date: Sun, 19 Feb 2023 12:29:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-22 17:27:24.826253
- Title: Can ChatGPT Understand Too? A Comparative Study on ChatGPT and
Fine-tuned BERT
- Title（参考訳）: ChatGPTも理解できますか?
ChatGPTと微調整BERTの比較検討
- Authors: Qihuang Zhong, Liang Ding, Juhua Liu, Bo Du and Dacheng Tao
- Abstract要約: チャットGPTは、人間の質問に対する流動的で高品質な応答を生成できるため、大きな注目を集めている。
そこで我々は,ChatGPTの理解能力を,最も人気のあるGLUEベンチマークで評価し,より詳細な4種類のBERTスタイルのモデルと比較した。
2)ChatGPTは,感情分析や質問応答タスクにおいて,BERTと同等のパフォーマンスを達成している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.57103957631067
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, ChatGPT has attracted great attention, as it can generate fluent
and high-quality responses to human inquiries. Several prior studies have shown
that ChatGPT attains remarkable generation ability compared with existing
models. However, the quantitative analysis of ChatGPT's understanding ability
has been given little attention. In this report, we explore the understanding
ability of ChatGPT by evaluating it on the most popular GLUE benchmark, and
comparing it with 4 representative fine-tuned BERT-style models. We find that:
1) ChatGPT falls short in handling paraphrase and similarity tasks; 2) ChatGPT
outperforms all BERT models on inference tasks by a large margin; 3) ChatGPT
achieves comparable performance compared with BERT on sentiment analysis and
question answering tasks. Additionally, several bad cases from inference tasks
show the potential limitation of ChatGPT.
- Abstract（参考訳）: 近年、ChatGPTは人間の質問に対する流動的で高品質な応答を生成できるため、大きな注目を集めている。
いくつかの先行研究により、ChatGPTは既存のモデルと比較して顕著な生成能力を持つことが示された。
しかし、ChatGPTの理解能力の定量的分析はほとんど注目されていない。
本稿では,最もポピュラーなGLUEベンチマークを用いてChatGPTの理解能力について検討し,その4つのモデルとの比較を行った。
私たちはそれを見つけました
1) ChatGPTは,言い換えや類似性タスクの処理に不足する。
2)ChatGPTは,推論タスクにおけるBERTモデルを大きなマージンで上回る。
3) ChatGPT は感情分析や質問応答タスクにおいて BERT と同等の性能を示した。
さらに、推論タスクからのいくつかの悪いケースは、ChatGPTの潜在的な制限を示している。
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