論文の概要: GPT-3.5, GPT-4, or BARD? Evaluating LLMs Reasoning Ability in Zero-Shot
Setting and Performance Boosting Through Prompts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12477v2
- Date: Tue, 19 Sep 2023 21:34:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-21 20:34:48.646020
- Title: GPT-3.5, GPT-4, or BARD? Evaluating LLMs Reasoning Ability in Zero-Shot
Setting and Performance Boosting Through Prompts
- Title（参考訳）: GPT-3.5、GPT-4、BARD?
ゼロショット設定におけるLDM推論能力の評価とプロンプトによる性能向上
- Authors: Jessica L\'opez Espejel, El Hassane Ettifouri, Mahaman Sanoussi Yahaya
Alassan, El Mehdi Chouham, Walid Dahhane
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて顕著な性能を示した。
本稿では, GPT-3.5, GPT-4, BARDモデルの性能について, 様々な推論タスクについて, 徹底的な技術的評価を行うことにより検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have exhibited remarkable performance on various
Natural Language Processing (NLP) tasks. However, there is a current hot debate
regarding their reasoning capacity. In this paper, we examine the performance
of GPT-3.5, GPT-4, and BARD models, by performing a thorough technical
evaluation on different reasoning tasks across eleven distinct datasets. Our
paper provides empirical evidence showcasing the superior performance of
ChatGPT-4 in comparison to both ChatGPT-3.5 and BARD in zero-shot setting
throughout almost all evaluated tasks. While the superiority of GPT-4 compared
to GPT-3.5 might be explained by its larger size and NLP efficiency, this was
not evident for BARD. We also demonstrate that the three models show limited
proficiency in Inductive, Mathematical, and Multi-hop Reasoning Tasks. To
bolster our findings, we present a detailed and comprehensive analysis of the
results from these three models. Furthermore, we propose a set of engineered
prompts that enhances the zero-shot setting performance of all three models.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて顕著な性能を示した。
しかし、現在ではその推論能力に関する議論が盛んである。
本稿では,GPT-3.5,GPT-4,BARDモデルの性能を,11個の異なるデータセットに対して異なる推論タスクを徹底的に評価することにより検討する。
本稿では,ChatGPT-3.5とBARDをほぼすべての評価課題においてゼロショット設定した場合と比較して,ChatGPT-4の優れた性能を示す実証的証拠を提供する。
GPT-4 は GPT-3.5 に比べて大きなサイズと NLP 効率で説明できるが,BARD では明らかではない。
また、3つのモデルが帰納的,数理的,マルチホップ推論タスクの習熟度に限界があることを示す。
そこで本研究では,これら3つのモデルから得られた結果について,詳細に包括的な分析を行う。
さらに,3つのモデルのゼロショット設定性能を向上させるためのプロンプトセットを提案する。
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