論文の概要: ChatGPT-Crawler: Find out if ChatGPT really knows what it's talking about

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03325v1
• Date: Thu, 6 Apr 2023 18:42:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-10 13:58:13.462359
• Title: ChatGPT-Crawler: Find out if ChatGPT really knows what it's talking about
• Title（参考訳）: ChatGPT-Crawler: ChatGPTが本当に何を言っているかを確かめる
• Authors: Aman Rangapur, Haoran Wang
• Abstract要約: 本研究では,異なる対話型QAコーパスからChatGPTが生成する応答について検討する。 この研究はBERT類似度スコアを用いて、これらの回答を正しい回答と比較し、自然言語推論(NLI)ラベルを得る。 調査では、ChatGPTが質問に対する誤った回答を提供し、モデルがエラーを起こしやすい領域について洞察を与えている事例を特定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.19126287569545
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Large language models have gained considerable interest for their impressive performance on various tasks. Among these models, ChatGPT developed by OpenAI has become extremely popular among early adopters who even regard it as a disruptive technology in many fields like customer service, education, healthcare, and finance. It is essential to comprehend the opinions of these initial users as it can provide valuable insights into the potential strengths, weaknesses, and success or failure of the technology in different areas. This research examines the responses generated by ChatGPT from different Conversational QA corpora. The study employed BERT similarity scores to compare these responses with correct answers and obtain Natural Language Inference(NLI) labels. Evaluation scores were also computed and compared to determine the overall performance of GPT-3 \& GPT-4. Additionally, the study identified instances where ChatGPT provided incorrect answers to questions, providing insights into areas where the model may be prone to error.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルは、様々なタスクにおける印象的なパフォーマンスに対してかなりの関心を集めている。 これらのモデルの中で、OpenAIが開発したChatGPTは、カスタマサービス、教育、医療、金融など多くの分野で破壊的な技術だと考えるアーリーアダプターの間で非常に人気がある。 異なる分野におけるテクノロジーの潜在的な強み、弱み、成功または失敗についての貴重な洞察を提供するため、これらの初期ユーザーの意見を理解することが不可欠である。 本研究では,異なる対話型QAコーパスからChatGPTが生成する応答について検討する。 この研究はBERT類似度スコアを用いて、これらの回答を正しい回答と比較し、自然言語推論(NLI)ラベルを得る。 評価スコアも算出され, GPT-3 \& GPT-4 の全体的な性能を判定した。 さらに研究は、ChatGPTが質問に対する誤った回答を提供し、モデルがエラーを起こしやすい領域に関する洞察を提供する事例を特定した。

関連論文リスト

• Evaluating ChatGPT as a Question Answering System: A Comprehensive Analysis and Comparison with Existing Models [0.0]
  本稿では,質問応答システム(QAS)としてのChatGPTについて検討する。 主な焦点は、提供された段落から回答を抽出する際のChatGPTの熟練度を評価することである。 評価では幻覚が強調され、ChatGPTは提供された文脈で回答が得られない質問に対して応答を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-11T08:49:18Z)
• Extending the Frontier of ChatGPT: Code Generation and Debugging [0.0]
  OpenAIが開発したChatGPTは,さまざまな問題領域に取り組むために人工知能(AI)を活用することによって,新たな時代を迎えている。 本稿では,ChatGPTのプログラミング問題に対する有効性について検討し,時間とメモリの複雑さの観点から,その解の正しさと効率性について検討する。 この研究は、ChatGPTが正しいソリューションを提供することができた問題の割合を示すため、総成功率は71.875%であることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-17T06:06:58Z)
• ChatGPT Beyond English: Towards a Comprehensive Evaluation of Large Language Models in Multilingual Learning [70.57126720079971]
  大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)において最も重要なブレークスルーとして登場した。 本稿では,高,中,低,低リソースの37言語を対象として,ChatGPTを7つのタスクで評価する。 従来のモデルと比較すると,様々なNLPタスクや言語に対するChatGPTの性能は低下していた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-12T05:08:52Z)
• To ChatGPT, or not to ChatGPT: That is the question! [78.407861566006]
  本研究は,ChatGPT検出における最新の手法を包括的かつ現代的に評価するものである。 我々は、ChatGPTと人間からのプロンプトからなるベンチマークデータセットをキュレートし、医療、オープンQ&A、ファイナンスドメインからの多様な質問を含む。 評価の結果,既存の手法ではChatGPT生成内容を効果的に検出できないことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-04T03:04:28Z)
• On the Robustness of ChatGPT: An Adversarial and Out-of-distribution Perspective [67.98821225810204]
  本研究は,ChatGPTの頑健性について,敵対的視点とアウト・オブ・ディストリビューションの観点から評価する。 その結果,ほとんどの対人・OOD分類・翻訳作業において一貫した優位性を示した。 ChatGPTは対話関連テキストの理解において驚くべきパフォーマンスを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-22T11:01:20Z)
• ChatGPT: Jack of all trades, master of none [4.693597927153063]
  OpenAIはChat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT)をリリースした。 25種類のNLPタスクにおけるChatGPTの機能について検討した。 われわれはChatGPTとGPT-4のプロンプト処理を自動化し,49k以上の応答を解析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-21T15:20:37Z)
• Can ChatGPT Understand Too? A Comparative Study on ChatGPT and Fine-tuned BERT [103.57103957631067]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-19T12:29:33Z)
• Is ChatGPT a General-Purpose Natural Language Processing Task Solver? [113.22611481694825]
  大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな自然言語処理(NLP)タスクをゼロショットで実行できることを実証している。 近年、ChatGPTのデビューは自然言語処理(NLP)コミュニティから大きな注目を集めている。 ChatGPTが多くのNLPタスクをゼロショットで実行できるジェネラリストモデルとして機能するかどうかはまだ分かっていない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-08T09:44:51Z)
• A Categorical Archive of ChatGPT Failures [47.64219291655723]
  OpenAIが開発したChatGPTは、大量のデータを使って訓練され、人間の会話をシミュレートしている。 それは、広範囲の人間の問い合わせに効果的に答える能力のために、大きな注目を集めている。 しかし、ChatGPTの失敗の包括的分析は欠落しており、これが本研究の焦点となっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-06T04:21:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。