論文の概要: How Robust is GPT-3.5 to Predecessors? A Comprehensive Study on Language Understanding Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00293v1
• Date: Wed, 1 Mar 2023 07:39:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-02 15:43:35.310098
• Title: How Robust is GPT-3.5 to Predecessors? A Comprehensive Study on Language Understanding Tasks
• Title（参考訳）: gpt-3.5はどのぐらい堅牢か? 言語理解課題に関する総合的研究
• Authors: Xuanting Chen, Junjie Ye, Can Zu, Nuo Xu, Rui Zheng, Minlong Peng, Jie Zhou, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang
• Abstract要約: GPT-3.5モデルは様々な自然言語処理(NLP)タスクで顕著な性能を示した。 しかし、オープン世界の様々な複雑さに対処する堅牢性や能力はまだ検討されていない。 GPT-3.5は、不安定性、迅速な感度、数値感度など、いくつかの具体的な堅牢性課題に直面している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.7949334650854
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The GPT-3.5 models have demonstrated impressive performance in various Natural Language Processing (NLP) tasks, showcasing their strong understanding and reasoning capabilities. However, their robustness and abilities to handle various complexities of the open world have yet to be explored, which is especially crucial in assessing the stability of models and is a key aspect of trustworthy AI. In this study, we perform a comprehensive experimental analysis of GPT-3.5, exploring its robustness using 21 datasets (about 116K test samples) with 66 text transformations from TextFlint that cover 9 popular Natural Language Understanding (NLU) tasks. Our findings indicate that while GPT-3.5 outperforms existing fine-tuned models on some tasks, it still encounters significant robustness degradation, such as its average performance dropping by up to 35.74\% and 43.59\% in natural language inference and sentiment analysis tasks, respectively. We also show that GPT-3.5 faces some specific robustness challenges, including robustness instability, prompt sensitivity, and number sensitivity. These insights are valuable for understanding its limitations and guiding future research in addressing these challenges to enhance GPT-3.5's overall performance and generalization abilities.
• Abstract（参考訳）: GPT-3.5モデルは、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて印象的な性能を示し、その強い理解と推論能力を示している。 しかし、オープン世界の様々な複雑さに対処する堅牢性や能力はまだ検討されておらず、モデルの安定性を評価する上で特に重要であり、信頼できるAIの重要な側面である。 本研究では,gpt-3.5の包括的実験分析を行い,21のデータセット(約116kテストサンプル)と,nlu(popular natural language understanding)タスクをカバーするtextflintから66のテキスト変換を行った。 以上の結果から,gpt-3.5は既存の微調整モデルを上回るが,自然言語推論や感情分析タスクでは,平均性能が最大35.74\%,43.59\%低下するなど,頑健な低下がみられた。 また, GPT-3.5は, 頑健性不安定性, 迅速な感度, 数感度など, 特定の頑健性課題に直面している。 これらの知見は、GPT-3.5の全体的な性能と一般化能力を高めるために、その限界を理解し、これらの課題に対処する将来の研究を導くのに有用である。

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