論文の概要: Exploring ChatGPT's Ability to Rank Content: A Preliminary Study on
Consistency with Human Preferences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07610v1
- Date: Tue, 14 Mar 2023 03:13:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-15 16:24:08.516254
- Title: Exploring ChatGPT's Ability to Rank Content: A Preliminary Study on
Consistency with Human Preferences
- Title（参考訳）: ChatGPTのランク付け能力の探索--ヒトの嗜好との整合性に関する予備的研究
- Authors: Yunjie Ji, Yan Gong, Yiping Peng, Chao Ni, Peiyan Sun, Dongyu Pan,
Baochang Ma, Xiangang Li
- Abstract要約: ChatGPTは、コンテンツ評価における精度と信頼性の顕著なレベルを一貫して証明している。
幅広いユースケースをカバーするプロンプトからなるテストセットを作成し、5つのモデルを使用して対応する応答を生成する。
テストセットの結果は、ChatGPTのランク設定が人間とある程度一致していることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.821378903525802
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As a natural language assistant, ChatGPT is capable of performing various
tasks, including but not limited to article generation, code completion, and
data analysis. Furthermore, ChatGPT has consistently demonstrated a remarkable
level of accuracy and reliability in terms of content evaluation, exhibiting
the capability of mimicking human preferences. To further explore ChatGPT's
potential in this regard, a study is conducted to assess its ability to rank
content. In order to do so, a test set consisting of prompts is created,
covering a wide range of use cases, and five models are utilized to generate
corresponding responses. ChatGPT is then instructed to rank the responses
generated by these models. The results on the test set show that ChatGPT's
ranking preferences are consistent with human to a certain extent. This
preliminary experimental finding implies that ChatGPT's zero-shot ranking
capability could be used to reduce annotation pressure in a number of ranking
tasks.
- Abstract（参考訳）: 自然言語アシスタントとして、chatgptは、記事の生成、コード補完、データ分析など、さまざまなタスクを実行することができる。
さらに、chatgptは、コンテンツ評価の観点からも極めて高い精度と信頼性を示しており、人間の好みを模倣する能力を示している。
この点に関してchatgptの可能性をさらに探究するために、コンテンツのランク付け能力を評価するための研究が行われている。
そのために、幅広いユースケースをカバーするプロンプトからなるテストセットを作成し、対応する応答を生成するために5つのモデルを利用する。
その後、ChatGPTはこれらのモデルによって生成された応答をランク付けするように指示される。
テストセットの結果は、ChatGPTのランク設定が人間とある程度一致していることを示している。
この予備実験の結果から、chatgptのゼロショットランキング機能は、多くのランキングタスクでアノテーションのプレッシャーを軽減するのに使用できることが示唆された。
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