論文の概要: Analyzing the Performance of GPT-3.5 and GPT-4 in Grammatical Error Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14342v2
• Date: Tue, 30 May 2023 12:27:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 01:09:33.081043
• Title: Analyzing the Performance of GPT-3.5 and GPT-4 in Grammatical Error Correction
• Title（参考訳）: 文法的誤り訂正におけるGPT-3.5とGPT-4の性能解析
• Authors: Steven Coyne, Keisuke Sakaguchi, Diana Galvan-Sosa, Michael Zock, Kentaro Inui
• Abstract要約: GPT-3とGPT-4モデルは強力で、様々な自然言語処理タスクで高い性能を発揮する。 GPT-3.5 モデル (text-davinci-003) と GPT-4 モデル (gpt-4-0314) の機能を GEC ベンチマークで検証した。 BEA-2019およびJFLEGデータセットにおける最良プロンプトの性能について報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.58384091374763
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: GPT-3 and GPT-4 models are powerful, achieving high performance on a variety of Natural Language Processing tasks. However, there is a relative lack of detailed published analysis of their performance on the task of grammatical error correction (GEC). To address this, we perform experiments testing the capabilities of a GPT-3.5 model (text-davinci-003) and a GPT-4 model (gpt-4-0314) on major GEC benchmarks. We compare the performance of different prompts in both zero-shot and few-shot settings, analyzing intriguing or problematic outputs encountered with different prompt formats. We report the performance of our best prompt on the BEA-2019 and JFLEG datasets, finding that the GPT models can perform well in a sentence-level revision setting, with GPT-4 achieving a new high score on the JFLEG benchmark. Through human evaluation experiments, we compare the GPT models' corrections to source, human reference, and baseline GEC system sentences and observe differences in editing strategies and how they are scored by human raters.
• Abstract（参考訳）: GPT-3とGPT-4モデルは強力で、様々な自然言語処理タスクで高い性能を発揮する。 しかし、文法的誤り訂正(GEC)の課題において、それらの性能に関する詳細な分析が比較的不十分である。 そこで本研究では, GPT-3.5 モデル (text-davinci-003) と GPT-4 モデル (gpt-4-0314) の機能を GEC ベンチマークで検証した。 ゼロショット設定と少数ショット設定の両方で異なるプロンプトのパフォーマンスを比較し、異なるプロンプトフォーマットで遭遇する興味深い、あるいは問題のあるアウトプットを分析する。 BEA-2019 および JFLEG データセットにおける最良プロンプトの性能を報告し,GPT-4 が JFLEG ベンチマークで新たなハイスコアを達成することにより,GPT モデルが文レベルのリビジョン設定で良好に動作できることを見出した。 人体評価実験を通じて,GPTモデルの補正をソース,人体参照,ベースラインGECシステム文と比較し,編集戦略の相違点と人体評価者による評価方法について考察した。

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