論文の概要: A Comprehensive Capability Analysis of GPT-3 and GPT-3.5 Series Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10420v2
- Date: Sat, 23 Dec 2023 12:53:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-27 23:07:18.769809
- Title: A Comprehensive Capability Analysis of GPT-3 and GPT-3.5 Series Models
- Title（参考訳）: GPT-3およびGPT-3.5シリーズモデルの包括的機能解析
- Authors: Junjie Ye, Xuanting Chen, Nuo Xu, Can Zu, Zekai Shao, Shichun Liu,
Yuhan Cui, Zeyang Zhou, Chao Gong, Yang Shen, Jie Zhou, Siming Chen, Tao Gui,
Qi Zhang, Xuanjing Huang
- Abstract要約: GPTシリーズモデルは、その例外的な自然言語処理能力により、かなりの注目を集めている。
2つのGPT-3系列モデルと4つのGPT-3.5系列モデルからなる6つの代表モデルを選択する。
21個のデータセットを用いて,9つの自然言語理解タスク(NLU)の性能評価を行った。
実験の結果,NLUタスクにおけるGPTシリーズモデルの全体的な能力は,モデルが進化するにつれて徐々に向上しないことがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.42197262495056
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: GPT series models, such as GPT-3, CodeX, InstructGPT, ChatGPT, and so on,
have gained considerable attention due to their exceptional natural language
processing capabilities. However, despite the abundance of research on the
difference in capabilities between GPT series models and fine-tuned models,
there has been limited attention given to the evolution of GPT series models'
capabilities over time. To conduct a comprehensive analysis of the capabilities
of GPT series models, we select six representative models, comprising two GPT-3
series models (i.e., davinci and text-davinci-001) and four GPT-3.5 series
models (i.e., code-davinci-002, text-davinci-002, text-davinci-003, and
gpt-3.5-turbo). We evaluate their performance on nine natural language
understanding (NLU) tasks using 21 datasets. In particular, we compare the
performance and robustness of different models for each task under zero-shot
and few-shot scenarios. Our extensive experiments reveal that the overall
ability of GPT series models on NLU tasks does not increase gradually as the
models evolve, especially with the introduction of the RLHF training strategy.
While this strategy enhances the models' ability to generate human-like
responses, it also compromises their ability to solve some tasks. Furthermore,
our findings indicate that there is still room for improvement in areas such as
model robustness.
- Abstract（参考訳）: GPT-3、CodeX、InstructGPT、ChatGPTなどのGPTシリーズモデルは、その例外的な自然言語処理能力から注目されている。
しかし、GPTシリーズモデルと微調整モデルとの能力の差についての研究が豊富にあるにもかかわらず、GPTシリーズモデルの能力の進化には時間とともに注意が向けられている。
gpt系列モデルの能力の包括的分析を行うために,2つのgpt-3系列モデル(davinciとtext-davinci-001)と4つのgpt-3.5系列モデル(code-davinci-002,text-davinci-002,text-davinci-003,gpt-3.5-turbo)からなる6つの代表モデルを選択する。
21個のデータセットを用いて,9つの自然言語理解タスク(NLU)の性能評価を行った。
特に,ゼロショットと少数ショットのシナリオで各タスクの異なるモデルのパフォーマンスとロバスト性を比較した。
NLUタスクにおけるGPTシリーズモデルの全体的な能力は,特にRLHFトレーニング戦略の導入によって,モデルの発展に伴って徐々に向上しないことが明らかとなった。
この戦略は、モデルが人間のような応答を生成する能力を高める一方で、いくつかのタスクを解決する能力も損なう。
さらに, モデルロバスト性などの領域にはまだ改善の余地があることが示唆された。
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