論文の概要: Is ChatGPT a Good Causal Reasoner? A Comprehensive Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07375v4
- Date: Thu, 12 Oct 2023 06:42:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-14 15:24:48.990530
- Title: Is ChatGPT a Good Causal Reasoner? A Comprehensive Evaluation
- Title（参考訳）: ChatGPTは良い因果共振器か?
総合評価
- Authors: Jinglong Gao, Xiao Ding, Bing Qin, Ting Liu
- Abstract要約: われわれはChatGPTの因果推論能力を総合的に評価した。
実験の結果,ChatGPTは因果推論に優れず,因果説明に優れていた。
ChatGPTの因果推論能力は、プロンプトの因果概念を表現するために使われる単語に敏感である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.288716311853115
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Causal reasoning ability is crucial for numerous NLP applications. Despite
the impressive emerging ability of ChatGPT in various NLP tasks, it is unclear
how well ChatGPT performs in causal reasoning. In this paper, we conduct the
first comprehensive evaluation of the ChatGPT's causal reasoning capabilities.
Experiments show that ChatGPT is not a good causal reasoner, but a good causal
explainer. Besides, ChatGPT has a serious hallucination on causal reasoning,
possibly due to the reporting biases between causal and non-causal
relationships in natural language, as well as ChatGPT's upgrading processes,
such as RLHF. The In-Context Learning (ICL) and Chain-of-Thought (CoT)
techniques can further exacerbate such causal hallucination. Additionally, the
causal reasoning ability of ChatGPT is sensitive to the words used to express
the causal concept in prompts, and close-ended prompts perform better than
open-ended prompts. For events in sentences, ChatGPT excels at capturing
explicit causality rather than implicit causality, and performs better in
sentences with lower event density and smaller lexical distance between events.
The code is available on https://github.com/ArrogantL/ChatGPT4CausalReasoning .
- Abstract（参考訳）: 因果推論能力は多くのNLPアプリケーションに不可欠である。
様々なNLPタスクにおけるChatGPTの顕著な出現能力にもかかわらず、ChatGPTが因果推論においてどの程度優れているかは明らかでない。
本稿では,chatgptの因果推論能力について,最初の包括的評価を行う。
実験の結果,ChatGPTは因果推論に優れず,因果説明に優れていた。
加えて、ChatGPTは因果推論に深刻な幻覚を持っているが、それはおそらく、自然言語における因果関係と非因果関係のバイアスの報告と、RLHFのようなChatGPTのアップグレードプロセスによるものである。
In-Context Learning (ICL) と Chain-of-Thought (CoT) の技術は、このような因果幻覚をさらに悪化させる可能性がある。
さらに、ChatGPTの因果推論能力は、因果概念をプロンプトで表現するために使われる単語に敏感であり、クローズドプロンプトはオープンエンドプロンプトよりも優れている。
文中のイベントに対して、chatgptは暗黙の因果関係よりも明示的な因果関係を捉えるのに優れており、イベント密度が低く、イベント間の語彙距離が小さい文ではよりよく機能する。
コードはhttps://github.com/ArrogantL/ChatGPT4CausalReasoningで入手できる。
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